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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.55.2011.tde-18112011-161305
Document
Auteur
Nom complet
Aline Minniti de Campos
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2011
Directeur
Jury
Andrade Filho, Marinho Gomes de (Président)
Diniz, Carlos Alberto Ribeiro
Noveli, Cibele Maria Russo
Titre en portugais
Uma abordagem bayesiana para modelos não lineares na presença de assimetria e heteroscedasticidade
Mots-clés en portugais
Assimetria
Heteroscedasticidade
Inferência bayesina
Modelos de crescimento
Resumé en portugais
Esta dissertação flexibiliza a suposição de normalidade, dispondo de distribuições assimétricas em modelos de crescimento. Propõe uma abordagem bayesiana para ajuste de modelos não lineares quando a suposição de normalidade para os erros não é razoável e/ou apresentam heteroscedasticidade. Assim, adota-se as distribuições skew-normal e skew-t para as situações em que é necessário modelar dados com caudas mais pesadas ou mais leves que a normal e assimétricos; sendo que é considerado também a presença de heteroscedasticidade. Diferentes funções são utilizadas na estrutura multiplicativa para modelar a variância. Com esse objetivo, métodos de inferência na abordagem bayesiana são desenvolvidos para estimar os parâmetros dos modelos de regressão não linear com os erros seguindo as distribuições citadas anteriormente. A metodologia visa aplicação à curvas de crescimento para dados de árvores
Titre en anglais
A bayesian approach for nonlinear models in the presence of asymmetry
Mots-clés en anglais
Asymmetry
Bayesian inference
Growth models
Heteroscedasticity
Resumé en anglais
This paper relaxes the assumption of normality, featuring asymmetric distributions in growth models. Proposes a Bayesian approach to fit nonlinear models when the assumption of normality for the errors is not reasonable and/or exhibit heteroscedasticity. Thus, we adopt the skew-normal and skew-t distributions for situations where it is necessary to model data with tails heavier or lighter than normal and asymmetric, which is considered also the presence of heteroscedasticity. Different functions are used to model the multiplicative structure of variance. With this objective, methods of inference in the Bayesian approach are developed to estimate the parameters of nonlinear regression models with errors following the distributions listed above. The methodology is intended to apply to the growth curves for trees data sets
 
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aline.pdf (1.80 Mbytes)
Date de Publication
2011-11-18
 
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