Misturas de escala da distribuição normal assimétrica com dados faltantes

Submitted by Ingrid Lima (ingrdslima@hotmail.com) on 2017-11-03T15:24:11Z No. of bitstreams: 2 DISSERTACAO final Camila Sá Peixoto Pinheiro - com folha assinada.pdf: 2249114 bytes, checksum: 3bdd9a6d1539c3d7b14311776dda4f28 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-11-07T14:06:59Z (GMT) No. of bitstreams: 2 DISSERTACAO final Camila Sá Peixoto Pinheiro - com folha assinada.pdf: 2249114 bytes, checksum: 3bdd9a6d1539c3d7b14311776dda4f28 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-11-07T14:16:03Z (GMT) No. of bitstreams: 2 DISSERTACAO final Camila Sá Peixoto Pinheiro - com folha assinada.pdf: 2249114 bytes, checksum: 3bdd9a6d1539c3d7b14311776dda4f28 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2017-11-07T14:16:03Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTACAO final Camila Sá Peixoto Pinheiro - com folha assinada.pdf: 2249114 bytes, checksum: 3bdd9a6d1539c3d7b14311776dda4f28 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-05-03CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior92-98825-5055No summaryNeste trabalho estudamos uma ferramenta de estimação para modelos sob a classe de misturas de escala da distribuição normal assimétrica multivariada onde valores faltantes ocorrem nos dados. Desta forma, apresentamos uma proposta utilizando tais modelos flexíveis e algoritmos computacionais para a análise de dados multivariados com comportamento que foge do padrão usual da distribuição normal e outras distribuições simétricas usuais, apresentando forte assimetria e caudas pesadas. Além disso, mostramos a eficiência da aplicação da modelagem sugerida e do método de estimação proposto, por meio de estudos de simulação computacional, analisando a qualidade dos estimadores via estudos de vício e erro quadrático médio e comparando diferentes modelos via critérios de seleção. A abordagem inferencial utilizada foi a Bayesiana, utilizando os métodos MCMC tradicionais para obter gerações de amostras da distribuição a posterior