Publicação
Modelação estatística com misturas e pseudo-misturas
| Resumo: | Quando um determinado atributo é observado numa população com várias subpopulações a amostra obtida pode ser modelada recorrendo a mistura de distribuições, que por permitirem acomodar multimodalidade e diferentes densidades são muito eficazes no ajustamento a dados. No âmbito deste trabalho estudámos as misturas infinitas e convexas mais habituais, apresentando para misturas unimodais alguns resultados assintóticos que poderão ser úteis em situações práticas. Em misturas de gaussianas, as aproximações obtidas permitem testar a igualdade das médias e a igualdade das variâncias. Para distribuições fechadas para extremos um novo tipo de misturas infinitas mas não convexas foi introduzido, permitindo pesos negativos e pesos superiores a 1. Devido à sua _exibilidade, acreditamos que estas misturas poderão ser uma séria alternativa na modelação de dados. Finalmente, analisámos misturas infinitas com parâmetro de escala Pareto. Ao aleatorizarmos o parâmetro de escala conseguimos modelos baseados no original mas de caudas mais pesadas. Devido à densidade polinomial da distribuição Pareto, foram obtidas diversas densidades explícitas destas misturas. |
|---|---|
| Autores principais: | Felgueiras, Miguel |
| Assunto: | Probabilidades e estatística Teses de doutoramento |
| Ano: | 2008 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | tese de doutoramento |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | Quando um determinado atributo é observado numa população com várias subpopulações a amostra obtida pode ser modelada recorrendo a mistura de distribuições, que por permitirem acomodar multimodalidade e diferentes densidades são muito eficazes no ajustamento a dados. No âmbito deste trabalho estudámos as misturas infinitas e convexas mais habituais, apresentando para misturas unimodais alguns resultados assintóticos que poderão ser úteis em situações práticas. Em misturas de gaussianas, as aproximações obtidas permitem testar a igualdade das médias e a igualdade das variâncias. Para distribuições fechadas para extremos um novo tipo de misturas infinitas mas não convexas foi introduzido, permitindo pesos negativos e pesos superiores a 1. Devido à sua _exibilidade, acreditamos que estas misturas poderão ser uma séria alternativa na modelação de dados. Finalmente, analisámos misturas infinitas com parâmetro de escala Pareto. Ao aleatorizarmos o parâmetro de escala conseguimos modelos baseados no original mas de caudas mais pesadas. Devido à densidade polinomial da distribuição Pareto, foram obtidas diversas densidades explícitas destas misturas. |
|---|