Submitted by Lúcia Brandão (lucia.elaine@live.com) on 2015-12-14T14:04:18Z No. of bitstreams: 1 Dissertacão - Silvia Viviane Oliveira Carvalho.pdf: 2435624 bytes, checksum: 82c054d6eb1b1cabb4d70ff87d47244f (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-01-20T15:03:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacão - Silvia Viviane Oliveira Carvalho.pdf: 2435624 bytes, checksum: 82c054d6eb1b1cabb4d70ff87d47244f (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-01-20T15:06:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacão - Silvia Viviane Oliveira Carvalho.pdf: 2435624 bytes, checksum: 82c054d6eb1b1cabb4d70ff87d47244f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-20T15:06:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacão - Silvia Viviane Oliveira Carvalho.pdf: 2435624 bytes, checksum: 82c054d6eb1b1cabb4d70ff87d47244f (MD5) Previous issue date: 2014-05-07 / Não informada / In this work we develop an extension of the classic factor analysis model, by relaxing the assumption of normality of the factors. Instead, we suppose that the joint distribution of the factors and observational errors is a scale mixture of skew-normal distributions, allowing us to model data following a nonstandard pattern, presenting skewness and heavy tails at the same time. A relevant feature of the model is the parametrization used for the scale mixture, defined in such a way that all the elements of the shape vector but the first are guaranteed to be zero. / Apresenta-se, nesta dissertação, uma extensão do modelo de análise fatorial, através da flexibilização da suposição de normalidade dos fatores e dos erros de observação. Assume-se que a distribuição conjunta do vetor de erros de observação e do vetor de fatores é uma mistura de escala da distribuição normal assimétrica, o que possibilita a modelagem de dados que seguem um padrão não usual, apresentado assimetria e caudas pesadas ao mesmo tempo, por exemplo. Uma característica relevante do modelo é a parametrização utilizada para a mistura de escala, definida de tal maneira que os elementos do parâmetro vetor de forma, com exceção de um, sejam todos iguais a zero.

This dissertation consists of three articles, proposing extensions of finite mixtures in regression models. Here we consider a flexible class of both univariate and multivariate distributions, which allow adequate modeling of asymmetric data that have multimodality, heavy tails and outlying observations. This class has special cases such as skew-normal, skew-t, skew-slash and skew normal contaminated distributions, as well as symmetric cases. Initially, a model is proposed based on the assumption that the errors follow a finite mixture of scale mixture of skew-normal (FM-SMSN) distribution rather than the conventional normal distribution. Next, we have a censored regression model where we consider that the error follows a finite mixture of scale mixture of normal (SMN) distribution. Next, we propose a censored regression model where we consider that the error follows a finite mixture of scale mixture of normal (SMN) distribution. Finally, we consider a finite mixture of multivariate regression where the error has a multivariate SMSN distribution. For all proposed models, two R packages were developed, which are reported in the appendix. / Esta tese composta por três artigos, visa propor extensões das misturas finitas nos modelos de regressão. Aqui vamos considerar uma classe flexível de distribuições tanto univariada como multivariada, que permitem modelar adequadamente dados assimmétricos, que presentam multimodalidade, caldas pesadas e observações atípicas. Esta classe possui casos especiais tais como as distribuições skew-normal, skew-t, skew slash, skew normal contaminada, assim como os casos simétricos. Inicialmente, é proposto um modelo baseado na suposição de que os erros seguem uma mistura finita da distribuição mistura de escala skew-normal (SMSN) ao invés da convencional distribuição normal. Em seguida, temos um modelo de regressão censurado onde consideramos que o erro segue uma mistura finita da distribuição da mistura de escala normal (SMN). E por último, é considerada um mistura finita de regressão multivariada onde o erro tem uma distribuição SMSN multivariada. Para todos os modelos propostos foram desenvolvidos dois pacotes do software R, que estão exemplificados no apêndice.

This dissertation consists of three articles, proposing extensions of finite mixtures in regression models. Here we consider a flexible class of both univariate and multivariate distributions, which allow adequate modeling of asymmetric data that have multimodality, heavy tails and outlying observations. This class has special cases such as skew-normal, skew-t, skew-slash and skew normal contaminated distributions, as well as symmetric cases. Initially, a model is proposed based on the assumption that the errors follow a finite mixture of scale mixture of skew-normal (FM-SMSN) distribution rather than the conventional normal distribution. Next, we have a censored regression model where we consider that the error follows a finite mixture of scale mixture of normal (SMN) distribution. Next, we propose a censored regression model where we consider that the error follows a finite mixture of scale mixture of normal (SMN) distribution. Finally, we consider a finite mixture of multivariate regression where the error has a multivariate SMSN distribution. For all proposed models, two R packages were developed, which are reported in the appendix. / Esta tese composta por três artigos, visa propor extensões das misturas finitas nos modelos de regressão. Aqui vamos considerar uma classe flexível de distribuições tanto univariada como multivariada, que permitem modelar adequadamente dados assimmétricos, que presentam multimodalidade, caldas pesadas e observações atípicas. Esta classe possui casos especiais tais como as distribuições skew-normal, skew-t, skew slash, skew normal contaminada, assim como os casos simétricos. Inicialmente, é proposto um modelo baseado na suposição de que os erros seguem uma mistura finita da distribuição mistura de escala skew-normal (SMSN) ao invés da convencional distribuição normal. Em seguida, temos um modelo de regressão censurado onde consideramos que o erro segue uma mistura finita da distribuição da mistura de escala normal (SMN). E por último, é considerada um mistura finita de regressão multivariada onde o erro tem uma distribuição SMSN multivariada. Para todos os modelos propostos foram desenvolvidos dois pacotes do software R, que estão exemplificados no apêndice.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2781.pdf: 541826 bytes, checksum: d2aa406e93853dc3fa06d57075822d91 (MD5) Previous issue date: 2010-01-26 / Financiadora de Estudos e Projetos / Two problems related to Partial Least Squares method are considered in this work. Heteroscedastic errors and an asymmetrical error distribution. In the _rst part of this work a methodology is developed which allows, based in PLS methods, to estimate the model parameters in the presence of non-constant error variance. This technique is compared with the usual PLS method which considers homoscedastic erros. The PLS method is an distribution free approach, that is, it does not assume any distribution for the error terms. In order to estimate the heterocedastic structure an probability distribution is attributed to the errors, similar to the idea of Bastien et al: (2005). In this work, it is proposed a class of asymmetric distributions, the asymmetric normal distribution, presented in Azzalini (1985), which includes the normal distribution as a particular case. For the heteroscedasticity detection is proposed adaptations of the White test, the Goldfeld-Quandt test and an test proposed by Xei et al: (2009), which is used for testing the homogeneity of the scale parameter and/or signi_cance of autocorrelation in skew-normal nonlinear regression model. The test methods are illustrated with two numerical examples. All the methods present in the work are illustrated with simulated and real datasets. / Este trabalho aborda dois problemas relacionados aos modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (Partial Least Squares, PLS): erros heteroscedásticos, ou seja, erros com variância não constante, e a assimetria na distribuição dos erros. No método de regressão PLS uma das suposições básicas é a homocesdasticidade dos erros. Quando isso não ocorre, uma alternativa é estimar a estrutura heteroscedástica dos mesmos. Na primeira parte deste trabalho é apresentada uma técnica, baseada em PLS, que permite estimar os parâmetros do modelo de regressão linear levando em consideração a presença de heteroscedasticidade dos erros. Esta técnica é comparada com o método PLS usual na estimação em modelos com erros heteroscedásticos. O método de regressão PLS é uma abordagem livre de distribuição, ou seja, não assume uma distribuição para os erros. Para a estimação da estrutura heteroscedástica atribuimos uma distribuição aos erros. A idéia é a mesma utilizada por Bastien et al: (2005). Em geral, a análise estatística para o estudo de dados contínuos tem sido desenvolvida em grande parte com base no modelo normal. Dessa forma, esta distribuição seria a escolha comum para modelar os erros, a _m de estimar a heteroscedasticidade. Entretanto, em muitas situações práticas essa suposição de normalidade pode nos levar a inferências pouco apropriadas sobre os parâmetros de interesse. Neste trabalho, pretendemos _exibilizar essa suposição de normalidade, dispondo de uma classe de distribuições assimétricas proposta por Azzalini (1985), que inclui a distribuição normal como um caso particular, a distribuição normal assimétrica. Para a detecção da heteroscedasticidade nos erros foram propostas adaptações de testes como o teste de White e o teste de Goldfeld-Quandt para erros normais; e testes escore para homogeneidade dos parâmetros de escala e assimetria da distribuição normal assimétrica, proposto por Xei et al: (2009). Todos os métodos decritos no trabalho são ilustrados com dados simulados e reais.

Orientadores: Caio Lucidius Naberezny Azevedo, Dalton Francisco de Andrade / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-24T22:30:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PadillaGomez_JuanLeonardo_M.pdf: 10775900 bytes, checksum: 50bc9965f728b4b04b42b7428c3ec8ab (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: No presente trabalho propõe-se novos modelos da Teoria de Resposta ao Item Multidimensional (TRIM) para respostas dicotômicas ou dicotomizadas considerando uma estrutura de grupos múltiplos. Para as distribuições dos traços latentes de cada grupo, propõe-se uma nova parametrização da distribuição normal assimétrica multivariada centrada, que combina as propostas de Lachos (2004) e de Arellano-Valle et.al (2008), a qual não só garante a identificabilidade dos modelos aqui introduzidos, mas também facilita a interpretação e estimação dos seus parâmetros. Portanto, nosso modelo representa uma alternativa interessante, para solucionar os problemas de falta de identificabilidade encontrados por Matos (2010) e Nojosa (2008), nos modelos multidimensionais assimétricos de um único grupo por eles desenvolvidos. Estudos de simulação, considerando vários cenários de interesse prático, foram conduzidos a fim de avaliar o potencial da tríade: modelagem, métodos de estimação e ferramentas de diagnósticos. Os resultados indicam que os modelos considerando a assimetria nos traços latentes, em geral, forneceram estimativas mais acuradas que os modelos tradicionais. Para a seleção de modelos, utilizou-se o critério de informação deviance (DIC), os valores esperados do critério de informação de Akaike (EAIC) e o critério de informação bayesiano (EBIC). Em relação à verificação da qualidade do ajuste de modelos, explorou-se alguns métodos de checagem preditiva a posteriori, os quais fornecem meios para avaliar a qualidade tanto do instrumento de medida, quanto o ajuste do modelo de um ponto de vista global e em relação à suposições específicas, entre elas a dimensão do teste. Com relação aos métodos de estimação, adaptou-se e implementou-se vários algoritmos MCMC propostos na literatura para outros modelos, inclusive a proposta de aceleração de convergência de González (2004), os quais foram comparados em relação aos aspectos de qualidade de convergência através do critério de tamanho efetivo da amostra de Sahu (2002). A análise de um conjunto de dados reais, referente à primeira fase do vestibular da UNICAMP de 2013 também foi realizada / Abstract: In this work it is proposed a new class of Multidimensional Item Response Theory (MIRT) models for dichotomic or dichotomized answers considering a multiple group structure. For the latent traits distribution of each group, it is proposed a new parametrization of the centered multivariate skew normal distribution, which combines the proposed by Lachos (2004) and the one proposed by Arellano-Valle et.al (2008), which not only ensures de identifiability of our proposed models, but also it makes simpler the interpretation and estimation of their parameters. Hence, our model stands as an important alternative, in order to solve the identifiability problems found for the one group multidimensional skewed models proposed by Matos (2010) and Nojosa (2008). Simulation studies, taking into account some situations of practical interest, were conducted in order to evaluate the potential of the triad: modeling, estimation methods and diagnostic tools. The results indicate that the models considering a skew component on the latent traits, in general, produced more accurate results than those ones obtained with the symmetric models. For model selection, it was used the deviance information criterion (DIC), the expected values of both the Akaike¿s information criterion (EAIC) and bayesian information criteron (EBIC). Concerning assessment of model fit quality, it was explored posterior predictive checking methods, which allows for evaluating the quality of the measure instrument as well as the quality fit of the model from a global point of view and related to specific assumptions, as the test dimensionality. Concerning the estimation methods, it was adopted and implemented several MCMC algorithms proposed in the literature for other models, including the convergence accelerating propose algorithm by Gonzalez (2004), which were compared concerning some convergence quality aspects through the Sahu (2002) effective sample size. The analysis of a real data set, from the 2013 first stage of the UNICAMP admission exam was done as well / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

Orientador: Caio Lucidius Naberezny Azevedo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T09:23:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_JoseRobertoSilvados_M.pdf: 2068782 bytes, checksum: f8dc91d2f7f6091813ba229dc12991f4 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Uma das suposições dominantes nos modelos de resposta ao item (MRI) é a suposição de normalidade simétrica para modelar o comportamento dos traços latentes. No entanto, tal suposição tem sido questionada em vários trabalhos como, por exemplo, nos trabalhos de Micceri (1989) e Bazán et.al (2006). Recentemente Azevedo et.al (2011) propuseram um MRI com distribuição normal assimétrica centralizada para os traços latentes, considerando a estrutura de um único grupo de indivíduos. No presente trabalho fazemos uma extensão desse modelo para o caso de grupos múltiplos. Desenvolvemos dois algoritmos MCMC para estimação dos parâmetros utilizando a estrutura de dados aumentados para representar a função de resposta ao item (FRI), veja Albert (1992). O primeiro é um amostrador de Gibbs com passos de Metropolis-Hastings. No segundo utilizamos representações estocásticas (gerando uma estrutura hierárquica) das densidades a priori dos traços latentes e parâmetros populacionais conseguindo, assim, formas conhecidas para todas as distribuições condicionais completas, o que nos possibilitou desenvolver o amostrador de Gibbs completo. Comparamos esses algoritmos utilizando como critério o tamanho efetivo de amostra, veja Sahu (2002). O amostrador de Gibbs completo obteve o melhor desempenho. Também avaliamos o impacto do número de respondentes por grupo, número de itens por grupo, número de itens comuns, assimetria da distribuição do grupo de referência e priori, na recuperação dos parâmetros. Os resultados indicaram que nosso modelo recuperou bem todos os parâmetros, principalmente, quando utilizamos a priori de Jeffreys. Além disso, o número de itens por grupo e o número de examinados por grupo, mostraram ter um alto impacto na recuperação dos traços latentes e parâmetros dos itens, respectivamente. Analisamos um conjunto de dados reais que apresenta indícios de assimetria na distribuição dos traços latentes de alguns grupos. Os resultados obtidos com o nosso modelo confirmam a presença de assimetria na maioria dos grupos. Estudamos algumas medidas de diagnóstico baseadas na distribuição preditiva de medidas de discrepância adequadas. Por último, comparamos os modelos simétrico e assimétrico utilizando os critérios sugeridos por Spiegelhalter et al. (2002). O modelo assimétrico se ajustou melhor aos dados segundo todos os critérios / Abstract: An usual assumption for parameter estimation in the Item Response Models (IRM) is to assume that the latent traits are random variables which follow a normal distribution. However, many works suggest that this assumption does not apply in many cases. For example, the works of Micceri (1989) and Bazán (2006). Recently Azevedo et.al (2011) proposed an IRM with skew-normal distribution under the centred parametrization for the latent traits, considering one single group of examinees. In the present work, we developed an extension of this model to account for multiple groups. We developed two MCMC algorithms to parameter estimation using the augmented data structure to represent the Item response function (IRF), see Albert (1992). The First is a Metropolis-Hastings within Gibbs sampling. In the second, we use stochastic representations (creating a hierarchical structure) in the prior distribution of the latent traits and population parameters. Therefore, we obtained known full conditional distributions, which enabled us to develop the full Gibbs sampler. We compared these algorithms using the effective sample size criteria, see Sahu (2002). The full Gibbs sampling presented the best performance. We also evaluated the impact of the number of examinees per group, number of items per group, number of common items, priors and asymmetry of the reference group, on the parameter recovery. The results indicated that our approach recovers properly all parameters, mainly, when we consider the Jeffreys prior. Furthermore, the number of items per group and the number of examinees per group, showed to have a high impact on the recovery of the true of latent traits and item parameters, respectively. We analyze a real data set in which we found an evidence of asymmetry in the distribution of latent traits of some groups. The results obtained with our model confirmed the presence of asymmetry in most groups. We studied some diagnostic measures based on predictive distribution of appropriate discrepancy measures. Finally, we compared the symmetric and asymmetric models using the criteria suggested by Spiegelhalter et al. (2002). The asymmetrical model fits better according to all criteria / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

Orientadores: Caio Lucidius Naberezny Azevedo, Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-26T22:33:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Chaves_NathaliaLima_M.pdf: 3044792 bytes, checksum: 8fea3cd9d074997b605026a7a4526c35 (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: A classe de modelos Birnbaum-Saunders (BS) foi desenvolvida a partir de problemas que surgiram na área de confiabilidade de materiais. Tais problemas, em geral, são ligados ao estudo de fadiga de materiais. No entanto, nos últimos tempos, essa classe de modelos tem sido aplicada em áreas fora do referido contexto como, por exemplo, em ciências da saúde, ambiental, florestal, demográficas, atuariais, financeira, entre outras, devido à sua grande versatilidade. Neste trabalho desenvolvemos a distribuição Birnbaum-Saunders (BS) baseada na normal assimétrica padrão sob a parametrização centrada (BSNAC) que, além de representar uma extensão da distribuição BS usual, apresenta diversas vantagens em relação à distribuição BS baseada na distribuição normal assimétrica sob a parametrização usual. Desenvolvemos também um modelo de regressão linear log-Birnbaum-Saunders. Apresentamos, tanto para a distribuição BSNAC quanto para o respectivo modelo de regressão, diversas propriedades. Desenvolvemos procedimentos de estimação sob os enfoques frenquentista e bayesiano, bem como ferramentas de diagnóstico para os modelos propostos, contemplando análise residual e medidas de influência. Realizamos estudos de simulação, considerando diferentes cenários, com o intuito de comparar as estimativas frequentistas e bayesianas, bem como avaliar o desempenho das medidas de diagnóstico. A metodologia aqui proposta foi ilustrada tanto com dados provenientes de estudos de simulação, quanto com conjuntos de dados reais / Abstract: The class of Birnbaum-Saunders (BS) models was developed from problems that arose in the field of material reliability. These problems generally are related to the study of material fatigue. However, in the last years, this class of models has been applied in areas outside that context, such as in health sciences, environmental, forestry, demographic, actuarial, financial, among others, due to its great versatility. In this work, we developed the skew-normal Birnbaum-Saunders distribution under the centered parameterization (BSNAC), which also represents an extension of the usual BS distribution and presents several advantages over the BS distribution based on the skew-normal distribution under the usual parameterization. We also developed a log-Birnbaum-Saunders linear regression model. We present several properties of both BSNAC distribution and the related regression model. We develop estimation procedures under the frequentist and Bayesian approaches, as well as diagnostic tools for the proposed models, contemplating residual analysis and measures of influence. We conducted simulation studies considering different scenarios, in order to compare the frequentist and Bayesian estimates and evaluate the performance of diagnostic measures. The methodology proposed here is illustrated with data sets from both simulation studies and real data sets / Mestrado / Estatistica / Mestra em Estatística

Apresentamos algumas aplicações de ferramentas estatísticas que são comumente utilizadas na melhoria da qualidade de processos industriais. Inicialmente, desenvolveu-se procedimentos para testar a competência de laboratórios que participam de programas de ensaios de proficiência. Em situações onde os laboratórios medem várias vezes no mesmo ponto, utilizou-se o modelo de erros de medição, proposto por Jaech [39](1985). Além disso, a inferência sobre os parâmetros de tendência aditiva foi generalizada para a classe de distribuições elípticas. A competência dos laboratórios é avaliada pelo teste da razão de verossimilhança generalizada, do qual, obtemos a distribuição exata para a estatística proposta. Em situações onde os laboratórios medem várias vezes em vários pontos e a variável em análise apresenta variações naturais, utilizou-se o modelo com erro nas variáveis. Diante disso, vamos estender o modelo estrutural definido em Barnett [13] (1969) para o modelo ultra-estrutural com réplicas. Neste caso, vamos avaliar não somente a tendência aditiva, mas também, a tendência multiplicativa, ou seja, avaliar a linearidade das medições. As estimativas dos parâmetros foram obtidas via procedimento do algorítmo EM, com isso, desenvolvemos os teste de Wald, razão de verossimilhança e escore para avaliar a competência dos laboratórios. Nos dois modelos propostos, generalizamos o erro normalizado (En) sugerido pelo Guia 43 [37] para testar a competência dos laboratórios participantes de programas de ensaio de proficiência. Apresentamos também, um procedimento para calcular índices de performance para processos univariados e multivariados. Nestes casos, consideramos que a distribuição dos dados segue uma distribuição Normal assimétrica. Além disso, apresentamos uma análise de simulação onde concluímos que a presença de assimetria nos dados pode causar interpretações erradas sobre o processo, quando a distribuição assumida para os dados é a Normal / We present some applications of statistical tools that are used in the improvement of the quality of industrial processes. Initially, we develop procedures to test the ability of laboratories that participate of programs of proficiency test. In situations where the laboratories measure several times in the same point, we use the model of errors of measurement, considered for Jaech [39](1985). Moreover, the inference on the parameters additive bias was generalized for the class of elliptical distributions. The ability of the laboratories is evaluated by the generalized likelihood ratio test, of which, we get the accurate distribution for the statistics proposal. In situations where the laboratories measure some times in some points and the variable in analysis presents natural variations, uses the model with error in the variable. With this, we go to extend the model structural defined in Barnett [13] (1969) for the ultrastructural model with replicate. In this case, we go to not only evaluate the bias additive, but also, the bias multiplicative, that is, to evaluate the linearity of the measurements. The estimates of the parameters had been gotten by the procedure of the EM algorithm, with this, develop of Wald, likelihood ratio and score test to evaluate the ability of the laboratories. In the two considered models, we generalize the normalized error (En) suggested for Guide 43 [37] to test the ability of the participant laboratories of programs of proficiency test. We also present, a procedure to calculate index of performance for univariate and multivariate processes. In these cases, we consider that the distribution of the data follows a skew Normal distribution. Moreover, we present a simulation analysis where we conclude that the presence of asymmetry in the data can cause interpretations missed on the process, when the distribution assumed for the data is the Normal

Orientadores: Victor Hugo Lachos Dávila, Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-17T09:37:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carvalho_RignaldoRodrigues_M.pdf: 1849605 bytes, checksum: 07ea5638a2dbfa2227f9a949d4723bbf (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: O modelo de medição de Barnett é frequentemente usado para comparar vários instrumentos de medição. é comum assumir que os termos aleatórios têm uma distribuição normal. Entretanto, tal suposição faz a inferência vulnerável a observações atípicas por outro lado distribuições de misturas de escala skew-normal tem sido uma interessante alternativa para produzir estimativas robustas tendo a elegância e simplicidade da teoria da máxima verossimilhança. Nós usamos resultados de Lachos et al. (2008) para obter a estimação dos parâmetros via máxima verossimilhança, baseada no algoritmo EM, o qual rende expressões de forma fechada para as equações no passo M. Em seguida desenvolvemos o método de influência local de Zhu e Lee (2001) para avaliar os aspectos de estimação dos parâmetros sob alguns esquemas de perturbação. Os resultados obtidos são aplicados a conjuntos de dados bastante estudados na literatura, ilustrando a utilidade da metodologia proposta / Abstract: The Barnett measurement model is frequently used to comparing several measuring devices. It is common to assume that the random terms have a normal distribution. However, such assumption makes the inference vulnerable to outlying observations whereas scale mixtures of skew-normal distributions have been an interesting alternative to produce robust estimates keeping the elegancy and simplicity of the maximum likelihood theory. We used results in Lachos et al. (2008) for obtaining parameter estimation via maximum likelihood, based on the EM-algorithm, which yields closed form expressions for the equations in the M-step. Then we developed the local influence method to assessing the robustness aspects of these parameter estimates under some usual perturbation schemes. Results obtained for one real data set are reported, illustrating the usefulness of the proposed methodology / Mestrado / Métodos Estatísticos / Mestre em Estatística

Orientador: Victor Hugo Lachos Davila / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-13T07:03:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Basso_RodrigoMarreiro_M.pdf: 3130269 bytes, checksum: 85e95beb812a4ec069f39f8b9c79681a (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Nesse trabalho será considerada uma classe flexível de modelos usando misturas finitas de distribuições da classe de misturas de escala skew-normal. O algoritmo EM é empregado para se obter estimativas de máxima verossimilhança de maneira iterativa, sendo discutido com maior ênfase para misturas de distribuições skew-normal, skew-t, skew-slash e skew-normal contaminada. Também será apresentado um método geral para aproximar a matrix de covariância assintótica das estimativas de máxima verossimilhança. Resultados obtidos da análise de quatro conjuntos de dados reais ilustram a aplicabilidade da metodologia proposta / Abstract: In this work we consider a flexible class of models using finite mixtures of multivariate scale mixtures of skew-normal distributions. An EM-type algorithm is employed for iteratively computing maximum likelihood estimates and this is discussed with emphasis on finite mixtures of skew-normal, skew-t, skew-slash and skew-contaminated normal distributions. A general information-based method for approximating the asymptotic covariance matrix of the maximum likelihood estimates is also presented. Results obtained from the analysis of four real data sets are reported illustrating the usefulness of the proposed methodology / Mestrado / Mestre em Estatística