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Misturas de escala da distribuição normal assimétrica com dados faltantes

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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/5987
Date03 May 2016
CreatorsPinheiro, Camila Xavier Sá Peixoto, 92-98825-5055
Contributorsppgmufam@gmail.com, Cabral, Celso Rômulo Barbosa
PublisherUniversidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Matemática, UFAM, Brasil, Instituto de Ciências Exatas
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM
Rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess
Relation-7807118400798055458, 600, 500, 3062048892926319528

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