Extensões do Modelo Potência Normal

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Siroky, Andressa Nunes
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Assimetria; Asymmetry; Bimodalidade; Bimodality; GAMLSS; Máxima verossimilhança; Maximum likelihood estimation; Mistura; Mixture
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-31052019-145036/

Em análise de dados que apresentam certo grau de assimetria, curtose ou bimodalidade, a suposição de normalidade não é válida, sendo necessários modelos que capturem estas características dos dados. Neste contexto, uma nova classe de distribuições bimodais assimétricas gerada por um mecanismo de mistura é proposta neste trabalho. Algumas propriedades para o caso particular que inclui a distribuição normal como família base desta classe são estudadas e apresentadas, tal caso resulta no chamado Modelo Mistura de Potência Normal (MPN). Dois algoritmos de simulação são desenvolvidos com a finalidade de obter variáveis aleatórias com esta distribuição. A abordagem frequentista é empregada para a inferência dos parâmetros do modelo proposto. São realizados estudos de simulação com o objetivo de avaliar o comportamento das estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros. Adicionalmente, um modelo de regressão para dados bimodais é proposto, utilizando a distribuição MPN como variável resposta nos modelos Generalizados Aditivos para Posição, Escala e Forma, cuja sigla em inglês é GAMLSS. Para este modelo de regressão estudos de simulação também são realizados. Em ambos os casos estudados, o modelo proposto é ilustrado utilizando um conjunto de dados reais referente à pontuação de jogadores na Super Liga Brasileira de Voleibol Masculino 2014/2015. Com relação a este conjunto de dados, o modelo MPN apresenta melhor ajuste quando comparado à modelos já existentes na literatura para dados bimodais.