Misturas finitas de distribuições hiperbólica generalizada normal assimétrica

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Monteiro, Ítalo Santos
• Orientador(a): Zeller, Camila Borelli
• Banca de defesa: Cabral, Celso Rômulo Barbosa , Sánchez, Luis Benites
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Mestrado Acadêmico em Matemática
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Misturas finitas; Hiperbólica generalizada normal assimétrica; Algoritmo EM; Finite mixtures; Skew-normal generalized hyperbolic; EM algorithm
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12828

Neste trabalho é apresentado um modelo flexível de misturas finitas de densidades, que tem como base a classe de distribuições hiperbólica generalizada normal assimétrica, no qual é determinado algumas propriedades e resultados importantes, para que posteriormente seja realizado a estimação por máxima verossimilhança dos parâmetros presentes no modelo proposto. Para isso, foi utilizado o algoritmo EM obtendo as estimativas dos parâmetros do modelo de maneira iterativa. Além disso, é discutido alguns casos particulares do modelo proposto, incluindo comentários adicionais sobre a implementação desse algoritmo. Também são projetados estudos de simulação, bem como quatro aplicações à dados reais, que ilustram o comportamento do modelo proposto e os resultados inferenciais desenvolvidos. Os resultados obtidos mostraram uma forte possibilidade no uso desse modelo em análises estatísticas envolvendo dados que apresentam significante multimodalidade e comportamentos não gaussianos, como assimetria e caudas mais pesadas.