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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Modelos mistos para respostas positivas aumentadas em zero
Title Alternative: Mixed models for zero-augmented positive responses
Author: Koda, Claudia Akemy, 1990-
Advisor: Motta, Mariana Rodrigues, 1975-
Abstract: Resumo: Em geral, a distribuição de probabilidade de respostas positivas é assimétrica, afastando a suposição de normalidade. Algumas transformações para se obter normalidade dos dados podem não ser apropriadas quando existe a presença do valor zero, como é o caso da transformação logaritmo. Uma alternativa é analisar os dados sem as observações iguais a zero. No entanto, isso causaria superestimação da média. Neste trabalho, estudamos uma classe de modelos mistos para respostas que assumem valores positivos e o valor zero a partir de um modelo de duas partes, combinando uma distribuição de probabilidade contínua para os valores positivos a um ponto de massa em zero. Utilizamos distribuições positivas pertencentes à família exponencial de dois parâmetros parametrizadas através da média para modelar respostas positivas. Adicionalmente, modelamos o logito da probabilidade do zero ocorrer e o logaritmo da média dos valores positivos através de covariáveis, induzindo uma correlação entre as duas partes através de efeitos aleatórios correlacionados. Os efeitos aleatórios acomodam a variabilidade entre as diferentes unidades experimentais e a variabilidade dentro uma mesma unidade experimental quando houver medidas repetidas. Aspectos inferenciais do modelo são estudados a partir de uma abordagem Bayesiana. Realizamos um estudo de simulação para acessar a qualidade das estimativas a partir de quatro tipos de distribuições a priori para as componentes de dispersão dos efeitos aleatórios. Um outro estudo de simulação foi realizado para acessar a qualidade das estimativas das componentes de variância dos efeitos aleatórios a partir de diferentes combinações do tamanho amostral e número de medidas repetidas para cada unidade experimental. Finalmente, o modelo apresentado foi utilizado para modelar dados sobre consumo habitual

Abstract: In general, the probability distribution of positive responses is asymmetrical, invalidating the normality assumption. Some transformations to obtain normality of the data may not be appropriate when there is the presence of zero, as it is the case of the logarithm transformation. An alternative to analyze the data is to discard observations equal to zero. However, this would cause overestimation of the mean. Here, we study a class of mixed models for responses that can be either positive or zero through a model of two parts, combining a continuous probability distribution for the positive values to a point mass at zero. We consider continuous probability distributions in the class of exponential family distributions with two parameters parameterized by the mean. Additionally, we model the logit probability of the zero and the logarithm of the mean of positive values by means of covariates, inducing a correlation between them through correlated random effects. Random effects accommodate variability among different experimental units and the variability within the same experimental unit when there are repeated measurements. Inferential aspects of model are studied from a Bayesian perspective. We conducted a simulation study to access the quality of the estimates from four types of prior distributions for the dispersion of components of random effects. Another simulation study was performed to access the quality of the estimates of the variance components of random effects from different combinations of sample size and number of repeated measures for each experimental unit. Finally, the model was used to model data on usual intake
Subject: Modelos mistos
Inferência bayesiana
Métodos MCMC (Estatística)
Distribuição (Probabilidades)
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2016
Appears in Collections:IMECC - Tese e Dissertação

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