Modelos bayesianos semi-paramétricos para dados binários
Este trabalho propõe modelos Bayesiano semi-paramétricos para dados binários. O primeiro modelo é uma mistura em escala que permite lidar com discrepâncias relacionadas a curtose do modelo Logístico. É uma extensão relevante a partir do que já foi proposto por Basu e Mukhopadhyay (2000) ao possibili...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-02112015-013658 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-02112015-013658/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Assimetria Asymmetry Binary data Dados binários Inferência bayesiana semi-paramétrica Logistic regression Regressão logística Semi-parametric Bayesian inference |
| Sumario: | Este trabalho propõe modelos Bayesiano semi-paramétricos para dados binários. O primeiro modelo é uma mistura em escala que permite lidar com discrepâncias relacionadas a curtose do modelo Logístico. É uma extensão relevante a partir do que já foi proposto por Basu e Mukhopadhyay (2000) ao possibilitar a interpretação da distribuição a priori dos parâmetros através de razões de chances. O segundo modelo usufrui da mistura em escala em conjunto com a transformação proposta por \\Yeo e Johnson (2000) possibilitando que a curtose assim como a assimetria sejam ajustadas e um parâmetro informativo de assimetria seja estimado. Esta transformação é muito mais apropriada para lidar com valores negativos do que a transformação de Box e Cox (1964) utilizada por Guerrero e Johnson (1982) e é mais simples do que o modelo proposto por Stukel (1988). Por fim, o terceiro modelo é o mais geral entre todos e consiste em uma mistura de posição e escala tal que possa descrever curtose, assimetria e também bimodalidade. O modelo proposto por Newton et al. (1996), embora, seja bastante geral, não permite uma interpretação palpável da distribuição a priori para os pesquisadores da área aplicada. A avaliação dos modelos é realizada através de medidas de distância de probabilidade Cramér-von Mises, Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling e também pelas Ordenadas Preditivas Condicionais. |
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