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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.45.2014.tde-15062014-000915
Document
Auteur
Nom complet
Aldo William Medina Garay
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2014
Directeur
Jury
Bolfarine, Heleno (Président)
Davila, Victor Hugo Lachos
Labra, Filidor Edilfonso Vilca
Ortega, Edwin Moises Marcos
Prates, Marcos Oliveira
Titre en portugais
Modelos de regressão para dados censurados sob distribuições simétricas
Mots-clés en portugais
Algoritmo tipo EM
Algoritmo tipo MCMC
Estrutura de correlação
Misturas da escala da distribuição normal
Modelagem Bayesiana
Modelos de Regressão censurados
Resumé en portugais
Este trabalho tem como objetivo principal apresentar uma abordagem clássica e Bayesiana dos modelos lineares com observações censuradas, que é uma nova área de pesquisa com grandes possibilidades de aplicações. Aqui, substituimos o uso convencional da distribuição normal para os erros por uma família de distribuições mais flexíveis, o que nos permite lidar de forma mais adequada com observações censuradas na presença de outliers. Esta família é obtida através de um mecanismo de fácil construção e possui como casos especiais as distribuições t de Student, Pearson tipo VII, slash, normal contaminada e, obviamente, a normal. Para o caso de respostas correlacionadas e censuradas propomos um modelo de regressão linear robusto baseado na distribuição t de Student, desenvolvendo um algoritmo tipo EM que depende dos dois primeiros momentos da distribuição t de Student truncada.
Titre en anglais
Regression models for censored data under symmetric distributions.
Mots-clés en anglais
Bayesian modeling
Censored regression models
Correlation structure
EM-type algorithm
MCMC-type algorithm
Scale mixtures of normal distribution
Resumé en anglais
This work aims to present a classical and Bayesian approach to linear models with censored observations, which is a new area of research with great potential for applications. Here, we replace the conventional use of the normal distribution for the errors of a more flexible family of distributions, which deal in more appropriately with censored observations in the presence of outliers. This family is obtained through a mechanism easy to construct and has as special cases the distributions Student t, Pearson type VII, slash, contaminated normal, and obviously normal. For the case of correlated and censored responses we propose a model of robust linear regression based on Student's t distribution and we developed an EM type algorithm based on the first two moments of the truncated Student's t distribution.
 
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Tese_Aldo_Final.pdf (1.31 Mbytes)
Date de Publication
2014-06-24
 
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