Bounded mixed regression models using Johnson-SB type distributions (2021)
- Authors:
- Autor USP: PICCIRILLI, GIOVANNI PASTORI - ICMC/UFSCar
- Unidade: ICMC/UFSCar
- Sigla do Departamento: SME
- Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); VEROSSIMILHANÇA; INFERÊNCIA BAYESIANA; ROBUSTEZ
- Keywords: Bayesian estimation; Bounded response; Dados longitudinais; Distribuição Johson-Sb; Estimação Bayesiana; Johnson-Sb distribution; Longitudinal data; Mixed models; Modelos mistos; Penalized likelihood estimation; Resposta limitada
- Language: Inglês
- Abstract: Este trabalho considera um mecanismo flexível para a construção de distribuições de probabilidade no intervalo (0,1) denominado distribuições GF-quantile . O foco está em uma nova derivação das distribuições GF-quantile, chamada de classe de distribuições JSB. Novos modelos mistos para dados longitudinais limitados no intervalo (0;1) com base nas distribuições JSB são apresentados. Os estimadores de verossimilhança penalizada são obtidos maximizando a verossimilhança penalizada e calculados pelo algoritmo de Rigby e Stasinopoulos (RS). Na abordagem bayesiana, o algoritmo No-U-Turn-Sampler (NUTS) é usado para simular valores da distribuição a posterior. A análise de resíduos é realizada considerando os resíduos quantílicos. São apresentados estudos de simulação considerando a robustez a outliers das distribuições e extensões dos modelos para suportar observações 0 e 1. Três conjuntos de dados reais motivam o uso dos novos modelos. O primeiro conjunto de dados contém a proporção de indivíduos vulneráveis à pobreza dos 645 municípios do estado de São Paulo no Brasil e não contém nenhuma covariável. O segundo conjunto de dados contém a proporção de votos obtidos por um partido político em cinco eleições presidenciais brasileiras, a cada quatro anos, de 1994 a 2010, nos 75 municípios do estado de Sergipe no Brasil. O terceiro conjunto de dados é proveniente da área de saúde pública dos estados brasileiros. Ele contém as taxas de mortalidade por câncer brônquico e de pulmão nos 27estados brasileiros nos últimos 30 anos. O objetivo é identificar se fatores como sexo, idade e Índice de Desenvolvimento Humano Municipal do estado podem influenciar na taxa de mortalidade. Os modelos de regressão misto JSB e o modelo misto Beta foram aplicados. Os modelos mistos JSB exibem valores mais baixos do que o modelo misto Beta para os critérios de comparação de modelos. Os resultados e a análise residual revelam que os modelos JSB podem ser uma alternativa ao modelo Beta.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2021
- Data da defesa: 10.03.2021
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ABNT
PICCIRILLI, Giovanni Pastori. Bounded mixed regression models using Johnson-SB type distributions. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-19052021-133907/. Acesso em: 10 jun. 2024. -
APA
Piccirilli, G. P. (2021). Bounded mixed regression models using Johnson-SB type distributions (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-19052021-133907/ -
NLM
Piccirilli GP. Bounded mixed regression models using Johnson-SB type distributions [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-19052021-133907/ -
Vancouver
Piccirilli GP. Bounded mixed regression models using Johnson-SB type distributions [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-19052021-133907/
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