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Estimação Robusta em Modelos Espaciais para Dados Censurados.

Processo: 15/17110-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de março de 2016
Vigência (Término): 29 de fevereiro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
Pesquisador responsável:Larissa Avila Matos
Beneficiário:Christian Eduardo Galarza Morales
Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):18/11580-1 - Momentos de distribuições multivariadas duplamente truncadas, BE.EP.DR
Assunto(s):Estatística

Resumo

O objetivo deste projeto é apresentar um estudo de inferência clássica e Bayesiana em modelos espaciais para dados censurados sob distribuições mais robustas do que a distribuição normal e skew-normal, isto é, sob a classe das distribuições de misturas de escala skew-normal. Além disso, serão apresentados estudos de diagnóstico clássicos e Bayesianos baseados nos métodos de influência local (Cook, 1986) e da divergência-q (Peng & Dey, 1995), respectivamente, como discutido em Lachos et al. (2011) e Lachos et al. (2013). Para o processo de estimação usaremos os algoritmosEM (Expectation-Maximization), SAEM (Stochastic Approximation of the EM) eo amostrador de Gibbs com implementação em R, C++ e WinBUGS.As propostas deste projeto visam contribuir positivamente para o desenvolvimento na área de modelos espaciais para dados censurados, fornecendo novos resultados em modelos de interesse prático, estendendo e complementando alguns resultados encontrados, por exemplo, em Kim & Mallick (2004); Karimi & Mohammadzadeh(2012); Assumpção et al. (2014); Prates et al. (2014); Militino & Ugarte (1999); De Oliveira (2005); Fridley & Dixon (2006); Toscas (2010); De Bastiani et al. (2014), entre outros.

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Publicações científicas (7)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
GALARZA MORALES, CHRISTIAN E.; MATOS, LARISSA A.; DEY, DIPAK K.; LACHOS, VICTOR H. On Moments of Folded and Doubly Truncated Multivariate Extended Skew-Normal Distributions. JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND GRAPHICAL STATISTICS, JAN 2022. Citações Web of Science: 1.
GALARZA MORALES, CHRISTIAN E.; LACHOS, VICTOR H.; BOURGUIGNON, MARCELO. A skew-t quantile regression for censored and missing data. STAT, v. 10, n. 1 DEC 2021. Citações Web of Science: 0.
GALARZA, CHRISTIAN E.; LIN, I, TSUNG-; WANG, WAN-LUN; LACHOS, VICTOR H. On moments of folded and truncated multivariate Student-t distributions based on recurrence relations. METRIKA, JAN 2021. Citações Web of Science: 0.
LEMUS, MARCELA NUNEZ; LACHOS, VICTOR H.; GALARZA, CHRISTIAN E.; MATOS, LARISSA A. Estimation and diagnostics for partially linear censored regression models based on heavy-tailed distributions. STATISTICS AND ITS INTERFACE, v. 14, n. 2, p. 165-182, 2021. Citações Web of Science: 0.
GALARZA, CHRISTIAN E.; CASTRO, LUIS M.; LOUZADA, FRANCISCO; LACHOS, VICTOR H. Quantile regression for nonlinear mixed effects models: a likelihood based perspective. STATISTICAL PAPERS, v. 61, n. 3, p. 1281-1307, JUN 2020. Citações Web of Science: 0.
GALARZA, CHRISTIAN E.; LACHOS, VICTOR H.; BANDYOPADHYAY, DIPANKAR. Quantile regression in linear mixed models: a stochastic approximation EM approach. STATISTICS AND ITS INTERFACE, v. 10, n. 3, p. 471-482, 2017. Citações Web of Science: 5.
MORALES, CHRISTIAN GALARZA; DAVILA, VICTOR LACHOS; CABRAL, CELSO BARBOSA; CEPERO, LUIS CASTRO. Robust quantile regression using a generalized class of skewed distributions. STAT, v. 6, n. 1, p. 113-130, 2017. Citações Web of Science: 0.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
MORALES, Christian Eduardo Galarza. On moments of doubly truncated multivariate distributions : Momentos de distribuições multivariadas duplamente truncadas. 2020. 154 f. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática.

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