Misturas de escala da distribuição normal assimétrica com dados faltantes
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Pós-Graduação
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Universidade Federal do Amazonas
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Resumo
Neste trabalho estudamos uma ferramenta de estimação para modelos sob a classe
de misturas de escala da distribuição normal assimétrica multivariada onde valores faltantes
ocorrem nos dados. Desta forma, apresentamos uma proposta utilizando tais modelos
flexíveis e algoritmos computacionais para a análise de dados multivariados com comportamento
que foge do padrão usual da distribuição normal e outras distribuições simétricas
usuais, apresentando forte assimetria e caudas pesadas. Além disso, mostramos a eficiência
da aplicação da modelagem sugerida e do método de estimação proposto, por meio de
estudos de simulação computacional, analisando a qualidade dos estimadores via estudos
de vício e erro quadrático médio e comparando diferentes modelos via critérios de seleção.
A abordagem inferencial utilizada foi a Bayesiana, utilizando os métodos MCMC
tradicionais para obter gerações de amostras da distribuição a posterior.
Abstract
No summary
Descrição
Palavras-chave
Termo controlado
Algoritmos MCMC; Normal assimétrica; Misturas de escala; Dados faltantes
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS)
Citação
PINHEIRO, Camila Xavier Sá Peixoto. Misturas de escala da distribuição normal assimétrica com dados faltantes. 2016. 51 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2016.
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