Modelagem bayesiana flexível em regressão com erros nas variáveis
| Ano de defesa: | 2012 |
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| Autor(a) principal: | |
| Outros Autores: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Amazonas
Instituto de Ciências Exatas BR UFAM Programa de Pós-graduação em Matemática |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/3669 |
Resumo: | Em modelos de regressão, o pressuposto clássico de normalidade para a distribuição dos erros aleatórios é muitas vezes violado, mascarando algumas características importantes da variabilidade dos dados. Algumas ações práticas para resolver esse problema, como transformações nos dados, revelam-se muitas vezes ineficazes. Neste trabalho apresentamos uma proposta para lidar com esta questão no contexto do modelo de regressão multivariada linear simples, quando a variável resposta e a variável regressora são observadas com erro aditivo o chamado modelo de regressão linear com erros nas variáveis. Em tais modelos, o pesquisador observa uma variável substituta em vez da covariável de interesse. Nós estendemos o modelo clássico normal, modelando a distribuição conjunta da covariável e dos erros aleatórios por uma mistura finita de densidades pertencentes a uma família de distribuições bem geral, acomodando ao mesmo tempo assimetria, caudas pesadas e multimodalidade, permitindo um grau de flexibilidade que não pode ser atingido pelo modelo normal. Para a parte de estimação desenvolvemos um algoritmo do tipo Gibbs para proceder estimação Bayesiana. Alguns modelos propostos foram comparados com modelos simétricos já existentes na literatura, utilizando um critério DIC modificado, através da análise de dados simulados e reais. |