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Uma classe de modelos de regressão bivariados para respostas discreta e contínua

Submitted by Luciana Sebin (lusebin@ufscar.br) on 2016-09-20T17:56:33Z
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Previous issue date: 2016-01-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / In this thesis, a wide general class of models for mixed responses is proposed in which joint distributions are constructed by the conditional approach (probability density functions, (pdf), as the product of a marginal pdf and a conditional pdf). It is assumed that the distribution of the discrete response and the conditional distribution of the continuous response given the discrete variable belong to one- or two-parameter exponential family of distributions. Furthermore, the marginal means are related to the
covariates by link functions using linear and/or nonlinear and/or non-parametric predictors and a dependency structure between the responses is introduced into the model via the conditional mean. Estimation methods, diagnostic analysis and in uence techniques are presented as well as a simulation study considering the Bernoulli-exponential and Poisson-normal semiparametric models, two particular cases of the proposed class.
Finally, one of the proposed models is used in a real data set involving the total cost of
care for each patient during hospitalization, the use or not of the intensive treatment
units and the age of the patient. / Nesta tese é proposta uma classe ampla e geral de modelos bivariados para respostas mistas em que as distribuições conjuntas são construídas pelo método da fatoração (função densidade de probabilidade, (fdp), como o produto de uma fdp marginal e uma fdp condicional). É assumido que a distribuição da variável resposta discreta e a distribuição condicional da variável resposta contínua dada a variável discreta pertencem à família exponencial de distribuições uniparamétrica ou biparamétrica. Além disso, as médias marginais são relacionadas a covariáveis através de funções de ligação usando
preditores linear e/ou não linear e/ou não paramétrico e uma estrutura de dependência entre as respostas é inserida no modelo via a média condicional. Métodos de estimação, análises de diagnóstico e técnicas de in uência são apresentadas assim como um estudo de simulação considerando os modelos Bernoulli-exponencial e Poisson-normal semiparamétrico, dois casos particulares da classe proposta. Finalmente, um dos modelos propostos é usado em um conjunto de dados reais envolvendo gastos totais com cuidados para cada paciente durante a hospitalização, o uso ou não da unidade de
tratamento intensivo e a idade do paciente.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/7322
Date28 January 2016
CreatorsOliveira, Willian Luís de
ContributorsDiniz, Carlos Alberto Ribeiro
PublisherUniversidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística, UFSCar
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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