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Previous issue date: 2016-05-03 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / No summary / 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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/5987 |
| Date | 03 May 2016 |
| Creators | Pinheiro, Camila Xavier Sá Peixoto, 92-98825-5055 |
| Contributors | ppgmufam@gmail.com, Cabral, Celso Rômulo Barbosa |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Matemática, UFAM, Brasil, Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -7807118400798055458, 600, 500, 3062048892926319528 |
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