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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.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/4775 |
Date | 07 May 2014 |
Creators | Carvalho, Silvia Viviane Oliveira |
Contributors | Cabral, Celso Rômulo Barbosa, Pereira, José Raimundo Gomes, Dávila, Víctor Hugo Lachos |
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 | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | -7807118400798055458, 600 |
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