???item.export.label??? ???item.export.type.endnote??? ???item.export.type.bibtex???

Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/3677
Tipo do documento: Dissertação
Título: Avaliação de critérios para a seleção do número de componentes em misturas finitas de normais assimétricas
Autor: Costa, José Mir Justino da 
Primeiro orientador: Pereira, José Raimundo Gomes
Resumo: Este trabalho tem por objetivo avaliar alguns critérios de informação para seleção de modelos no contexto de misturas finitas de normais assimétricas. Os critérios analisados foram o Critério de Informação de Akaike-AIC , Critério de Informação Bayesiano - BIC e Critério de Determinação Eficiente - EDC . A avaliação feita a respeito do desempenho apresentado por estes critérios se deu através de um estudo de simulação, em que utilizamos o algoritmo EM para encontrarmos as estimativas de máxima verossimilhança para os parâmetros do modelo com as quais empregamos os critérios. Foi também realizado uma aplicação da teoria desenvolvida para uma modelagem com dados reais utilizando dois conjuntos de dados já analisado anteriormente na literatura. Os resultados obtidos indicaram que, assintoticamente, os três critérios tendem a avaliar corretamente o número de componentes necessárias, mas para amostras pequenas o AIC apresenta desempenho inferior ao BIC e EDC, sendo que os dois últimos apresentam desempenho muito semelhante.
Abstract: The present work aims to evaluate some information criteria for the selection of models in the context of finite mixtures of skew-normal distributions. The analyzed criteria are the Akaike s Information Criterion - AIC, the Bayesian Information Criterion - BIC and the Efficient Detection Criterion - EDC. The evaluation concerning the performance presented by these criteria was obtained through a simulation study, on which the EM algorithm is required to find the maximum likelihood estimates of for the parameters of the model where the criteria are applied. It was also performed an experiment for the application of the theory developed, modeling a real data set previously analyzed in the specific literature. The results obtained point that, in an asymptotic sense, the three criteria tend to correctly evaluate the number of necessary components, but for small samples the AIC presents inferior performance than BIC or EDC.
Palavras-chave: Normais assimétricas
Critério de Informação - Akaike-AIC
Critério de Informação - Bayesiano - BIC
Critério de Determinação Eficiente - EDC
Área(s) do CNPq: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Matemática
Citação: COSTA, José Mir Justino da. Avaliação de critérios para a seleção do número de componentes em misturas finitas de normais assimétricas. 2009. 62 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2009.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/3677
Data de defesa: 17-Apr-2009
Appears in Collections:Mestrado em Matemática

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Dissertação - José Mir Justino de Costa.pdfDissertação - José Mir Justino de Costa.pdf1,07 MBAdobe PDFThumbnail

Download/Open Preview


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.