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Tipo do documento: Dissertação
Título: Misturas de escala da distribuição normal assimétrica com dados faltantes
Autor: Pinheiro, Camila Xavier Sá Peixoto 
Primeiro orientador: Cabral, Celso Rômulo Barbosa
Resumo: Neste trabalho estudamos uma ferramenta de estimação para modelos sob a classe de misturas de escala da distribuição normal assimétrica multivariada onde valores faltantes ocorrem nos dados. Desta forma, apresentamos uma proposta utilizando tais modelos flexíveis e algoritmos computacionais para a análise de dados multivariados com comportamento que foge do padrão usual da distribuição normal e outras distribuições simétricas usuais, apresentando forte assimetria e caudas pesadas. Além disso, mostramos a eficiência da aplicação da modelagem sugerida e do método de estimação proposto, por meio de estudos de simulação computacional, analisando a qualidade dos estimadores via estudos de vício e erro quadrático médio e comparando diferentes modelos via critérios de seleção. A abordagem inferencial utilizada foi a Bayesiana, utilizando os métodos MCMC tradicionais para obter gerações de amostras da distribuição a posterior.
Abstract: No summary
Palavras-chave: Algoritmos MCMC
Normal assimétrica
Misturas de escala
Dados faltantes
Área(s) do CNPq: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Matemática
Citação: PINHEIRO, Camila Xavier Sá Peixoto. Misturas de escala da distribuição normal assimétrica com dados faltantes. 2016. 51 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2016.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5987
Data de defesa: 3-May-2016
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