Distribuicoes De Misturas De Escala Normal
Mostrando 1-5 de 5 artigos, teses e dissertações.
-
1. Estimação de densidades via Misturas de distribuições "Skew"-normal por processos de Dirichlet"
Este trabalho analisa a estimação de densidades do ponto de vista Bayesiano não-paramétrico. Especificamente, utiliza o modelo hierárquico de misturas por processos de Dirichlet (MDP). O principal objetivo do trabalho é estender o modelo de mistura de distribuições normais por processos de Dirichlet (MNDP) para estimação de densidades, proposto por
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 09/05/2011
-
2. Modelos não lineares sob a classe de distribuições misturas da escala skew-normal / Nonlinear models based on scale mixtures skew-normal distributions
Neste trabalho estudamos alguns aspectos de estimação e diagnóstico de influência global e local de modelos não lineares sob a classe de distribuição misturas da escala skew-normal, baseado na metodologia proposta por Cook (1986) e Poon &Poon (1999). Os modelos não lineares heteroscedásticos também são discutidos. Esta nova classe de modelos const
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 08/07/2010
-
3. Diagnóstico de influência em modelos com erros na variável skew-normal/independente / Influence of diagnostic in models with errors in variable skew-normal/independent
O modelo de medição de Barnett é frequentemente usado para comparar vários instrumentos de medição. é comum assumir que os termos aleatórios têm uma distribuição normal. Entretanto, tal suposição faz a inferência vulnerável a observações atípicas por outro lado distribuições de misturas de escala skew-normal tem sido uma interessante alte
Publicado em: 2010
-
4. Mixtures modelling using scale mixtures of skew-normal distribution / Misturas finitas de misturas de escala skew-normal
Nesse trabalho será considerada uma classe flexível de modelos usando misturas finitas de distribuições da classe de misturas de escala skew-normal. O algoritmo EM é empregado para se obter estimativas de máxima verossimilhança de maneira iterativa, sendo discutido com maior ênfase para misturas de distribuições skew-normal, skew-t, skew-slash e sk
Publicado em: 2009
-
5. Inferência e diagnósticos em modelos assimétricos / Inference and diagnostics in asymmetric models
Este trabalho apresenta um estudo de inferência e diagnósticos em modelos assimétricos. A análise de influência é baseada na metodologia para modelos com dados incompletos, que é relacionada ao algoritmo EM (Zhu e Lee, 2001). Além dos modelos de regressão Normal Assimétrico (Azzalini, 1999) e t-Normal Assimétrico (Gómez, Venegas e Bolfarine, 2007
Publicado em: 2008