The normal-generalized extreme value distribution for the modeling of data restricted in the unit interval (0, 1)
| Autor: | Yury Rojas Benites |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Vicente Garibay Cancho, Andréia da Silva Meyer, Edwin Moises Marcos Ortega, Cancho, Vicente Garibay |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAO [CIENCIAS EXATAS E DA TERRA]
MCMC Method Inferência bayesiana Estimador de máxima verossimilhança Maximum likelihood estimator Bayesian inference Distribuição valor extremo generalizado Generalized extreme value distribution Método MCMC |
| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP Universidade de São Paulo (USP) instacron:USP Repositório Institucional da UFSCAR Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) instacron:UFSCAR |
| Popis: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) In this research a new statistical model is introduced to model data restricted in the continuous interval (0,1). The proposed model is constructed under a transformation of variables, in which the transformed variable is the result of the combination of a variable with standard normal distribution and the cumulative distribution function of the generalized extreme value distribution. For the new model its structural properties are studied. The new family is extended to regression models, in which the model is reparametrized in the median of the response variable and together with the dispersion parameter are related to covariables through a link function. Inferential procedures are developed from a classical and Bayesian perspective. The classical inference is based on the theory of maximum likelihood, and the Bayesian inference is based on the Markov chain Monte Carlo method. In addition, simulation studies were performed to evaluate the performance of the classical and Bayesian estimates of the model parameters, in which the maximum likelihood estimators of the model parameters satisfy the asymptotic properties. Finally a set of colorectal cancer data is considered to show the applicability of the model, in which, compared to other models, the proposed model best fits this dataset. Neste trabalho é introduzido um novo modelo estatístico para modelar dados limitados no intervalo continuo (0,1). O modelo proposto é construído sob uma transformação de variáveis, onde a variável transformada é resultado da combinação de uma variável com distribuição normal padrão e a função de distribuição acumulada da distribuição valor extremo generalizado. Para o novo modelo são estudadas suas propriedades estruturais. A nova família é estendida para modelos de regressão, onde o modelo é reparametrizado na mediana da variável resposta e este conjuntamente com o parâmetro de dispersão são relacionados com covariáveis através de uma função de ligação. Procedimentos inferenciais são desenvolvidos desde uma perspectiva clássica e bayesiana. A inferência clássica baseia-se na teoria de máxima verossimilhança e a inferência bayesiana no método de Monte Carlo via cadeias de Markov. Além disso estudos de simulação são realizados para avaliar o desempenho das estimativas clássicas e bayesianas dos parâmetros do modelo, em que, os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo satisfazem as propriedades assintóticas. Finalmente um conjunto de dados de câncer colorretal é considerado para mostrar a aplicabilidade do modelo, em que, em comparação com outros modelos, o modelo proposto é o que melhor ajusta este conjunto de dados. CAPES: Código de Financiamento 001 |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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