Misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica
Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-05-29T14:38:33Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5) === Approved for entry...
Main Authors: | , |
---|---|
Other Authors: | |
Format: | Others |
Language: | Portuguese |
Published: |
Universidade Federal do Amazonas
2018
|
Subjects: | |
Online Access: | https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6417 |
id |
ndltd-IBICT-oai-http---localhost-tede-6417 |
---|---|
record_format |
oai_dc |
spelling |
ndltd-IBICT-oai-http---localhost-tede-64172019-01-21T22:39:12Z Misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica Monteiro, Renata Evangelista 92-99124-4468 ppgmufam@gmail.com Cabral, Celso Rômulo Barbosa Matos, Larissa Avila Pereira, José Raimundo Gomes Distribuição normal assimétrica Mistura de escala normal assimétrica Mistura de modelos de regressão Modelo com erro nas covariáveis. Algoritmo MCMC Skew-normal distribution MCMC algorithm Scale mixtures of skewnormal Mixture of regression models Measurement error model CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-05-29T14:38:33Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5) Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-05-29T14:38:46Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5) Made available in DSpace on 2018-05-29T14:38:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5) Previous issue date: 2018-03-12 CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior The traditional estimation of mixture regression models is based on the assumption of normality of component errors and thus is sensitive to outliers, heavy-tailed and/or asymmetric errors. Another drawback is that, in general, the analysis is restricted to directly observed predictors. We present a proposal to deal with these issues simultaneously in the context of mixture regression by extending the classic normal model by assuming that, for each mixture component, the random errors and the covariates jointly follow a scale mixture of skew-normal distributions. It is also assumed that the covariates are observed with error. An MCMC-type algorithm to perform Bayesian inference is developed and, in order to show the efficacy of the proposed methods, simulated and real data sets are analyzed. A estimação tradicional em mistura de modelos de regressão é baseada na suposição de normalidade para os erros aleatórios, sendo assim, sensível a outliers, caudas pesadas e erros assimétricos. Outra desvantagem é que, em geral, a análise é restrita a preditores que são observados diretamente. Apresentamos uma proposta para lidar com estas questões simultaneamente no contexto de mistura de regressões estendendo o modelo normal clássico. Assumimos que, conjuntamente e em cada componente da mistura, os erros aleatórios e as covariáveis seguem uma mistura de escala da distribuição normal assimétrica. Além disso, é feita a suposição de que as covariáveis são observadas com erro aditivo. Um algorítmo do tipo MCMC foi desenvolvido para realizar inferência Bayesiana. A eficácia do modelo proposto é verificada via análises de dados simulados e reais. 2018-05-29T14:38:46Z 2018-03-12 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis MONTEIRO, Renata Evangelista. Misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica. 2018. 52 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, manaus, 2018. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6417 por -8156311678363143599 500 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Universidade Federal do Amazonas Programa de Pós-graduação em Matemática UFAM Brasil Instituto de Ciências Exatas reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM instname:Universidade Federal do Amazonas instacron:UFAM |
collection |
NDLTD |
language |
Portuguese |
format |
Others
|
sources |
NDLTD |
topic |
Distribuição normal assimétrica Mistura de escala normal assimétrica Mistura de modelos de regressão Modelo com erro nas covariáveis. Algoritmo MCMC Skew-normal distribution MCMC algorithm Scale mixtures of skewnormal Mixture of regression models Measurement error model CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA |
spellingShingle |
Distribuição normal assimétrica Mistura de escala normal assimétrica Mistura de modelos de regressão Modelo com erro nas covariáveis. Algoritmo MCMC Skew-normal distribution MCMC algorithm Scale mixtures of skewnormal Mixture of regression models Measurement error model CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA Monteiro, Renata Evangelista 92-99124-4468 Misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica |
description |
Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-05-29T14:38:33Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5) === Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-05-29T14:38:46Z (GMT) No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5) === Made available in DSpace on 2018-05-29T14:38:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
VersaoFinal.pdf: 2882901 bytes, checksum: a35c6d27fe0f9aa61dfe3a96244b3140 (MD5)
Previous issue date: 2018-03-12 === CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === The traditional estimation of mixture regression models is based on the assumption
of normality of component errors and thus is sensitive to outliers, heavy-tailed and/or
asymmetric errors. Another drawback is that, in general, the analysis is restricted to
directly observed predictors.
We present a proposal to deal with these issues simultaneously in the context of
mixture regression by extending the classic normal model by assuming that, for each
mixture component, the random errors and the covariates jointly follow a scale mixture of
skew-normal distributions. It is also assumed that the covariates are observed with error.
An MCMC-type algorithm to perform Bayesian inference is developed and, in
order to show the efficacy of the proposed methods, simulated and real data sets are
analyzed. === A estimação tradicional em mistura de modelos de regressão é baseada na suposição
de normalidade para os erros aleatórios, sendo assim, sensível a outliers, caudas
pesadas e erros assimétricos. Outra desvantagem é que, em geral, a análise é restrita a
preditores que são observados diretamente.
Apresentamos uma proposta para lidar com estas questões simultaneamente no
contexto de mistura de regressões estendendo o modelo normal clássico. Assumimos
que, conjuntamente e em cada componente da mistura, os erros aleatórios e as covariáveis
seguem uma mistura de escala da distribuição normal assimétrica. Além disso, é feita a
suposição de que as covariáveis são observadas com erro aditivo.
Um algorítmo do tipo MCMC foi desenvolvido para realizar inferência Bayesiana.
A eficácia do modelo proposto é verificada via análises de dados simulados e reais. |
author2 |
ppgmufam@gmail.com |
author_facet |
ppgmufam@gmail.com Monteiro, Renata Evangelista 92-99124-4468 |
author |
Monteiro, Renata Evangelista 92-99124-4468 |
author_sort |
Monteiro, Renata Evangelista |
title |
Misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica |
title_short |
Misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica |
title_full |
Misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica |
title_fullStr |
Misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica |
title_full_unstemmed |
Misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica |
title_sort |
misturas de modelos de regressão linear com erros nas variáveis usando misturas de escala da normal assimétrica |
publisher |
Universidade Federal do Amazonas |
publishDate |
2018 |
url |
https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6417 |
work_keys_str_mv |
AT monteirorenataevangelista misturasdemodelosderegressaolinearcomerrosnasvariaveisusandomisturasdeescaladanormalassimetrica AT 92991244468 misturasdemodelosderegressaolinearcomerrosnasvariaveisusandomisturasdeescaladanormalassimetrica |
_version_ |
1718896534333947904 |