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Uma abordagem bayesiana para modelos não lineares na presença de assimetria e heteroscedasticidade

Campos, Aline Minniti De

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2011-08-22

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Uma abordagem bayesiana para modelos não lineares na presença de assimetria e heteroscedasticidade
  • Autor: Campos, Aline Minniti De
  • Orientador: Andrade Filho, Marinho Gomes de
  • Assuntos: Assimetria; Heteroscedasticidade; Inferência Bayesina; Modelos De Crescimento; Asymmetry; Bayesian Inference; Growth Models; Heteroscedasticity
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Esta dissertação flexibiliza a suposição de normalidade, dispondo de distribuições assimétricas em modelos de crescimento. Propõe uma abordagem bayesiana para ajuste de modelos não lineares quando a suposição de normalidade para os erros não é razoável e/ou apresentam heteroscedasticidade. Assim, adota-se as distribuições skew-normal e skew-t para as situações em que é necessário modelar dados com caudas mais pesadas ou mais leves que a normal e assimétricos; sendo que é considerado também a presença de heteroscedasticidade. Diferentes funções são utilizadas na estrutura multiplicativa para modelar a variância. Com esse objetivo, métodos de inferência na abordagem bayesiana são desenvolvidos para estimar os parâmetros dos modelos de regressão não linear com os erros seguindo as distribuições citadas anteriormente. A metodologia visa aplicação à curvas de crescimento para dados de árvores
  • DOI: 10.11606/D.55.2011.tde-18112011-161305
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2011-08-22
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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