@MASTERSTHESIS{ 2016:1004288800,
 	title = {Misturas de escala da distribuição normal assimétrica com dados faltantes},
 	year = {2016},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5987",
 	abstract = "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.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Matemática},
 	note = {Instituto de Ciências Exatas}
}