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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.descriptionOrientador: Víctor Hugo Lachos Dávilapt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científicapt_BR
dc.format.extent77 f. : il.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.typeDISSERTAÇÃOpt_BR
dc.titleModelos lineares e não lineares de efeitos mistos para respostas censuradas usando as distribuições normal e t-Student multivariadaspt_BR
dc.title.alternativeLinear and nonlinear mixed-effects models with censored response using the multivariate normal and Student-t distributionspt_BR
dc.contributor.authorMatos, Larissa Avila, 1987-pt_BR
dc.contributor.advisorLachos Dávila, Víctor Hugo, 1973-pt_BR
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científicapt_BR
dc.contributor.nameofprogramPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
dc.subjectModelos lineares (Estatistica)pt_BR
dc.subjectModelos não lineares (Estatística)pt_BR
dc.subjectEstimativa de parâmetropt_BR
dc.subject.otherlanguageLinear models (Statistics)en
dc.subject.otherlanguageNonlinear models (Statistics)en
dc.subject.otherlanguageParameter estimationen
dc.description.abstractResumo: Modelos mistos são geralmente usados para representar dados longitudinais ou de medidas repetidas. Uma complicação adicional surge quando a resposta é censurada, por exemplo, devido aos limites de quantificação do ensaio utilizado. Distribuições normais para os efeitos aleatórios e os erros residuais são geralmente assumidas, mas tais pressupostos fazem as inferências vulneráveis, 'a presença de outliers. Motivados por uma preocupação da sensibilidade para potenciais outliers ou dados com caudas mais pesadas do que a normal, pretendemos desenvolver nessa dissertação, inferência para modelos lineares e não lineares de efeito misto censurados (NLMEC / LMEC) com base na distribui ção t- Student multivariada, sendo uma alternativa flexível ao uso da distribuição normal correspondente. Propomos um algoritmo ECM para computar as estimativas de máxima verossimilhança para os NLMEC / LMEC. Este algoritmo utiliza expressões fechadas no passo-E, que se baseia em fórmulas para a média e a variância de uma distribui ção t-multivariada truncada. O algoritmo proposto é implementado, pacote tlmec do R. Também propomos aqui um algoritmo ECM exato para os modelos lineares e não lineares de efeito misto censurados, com base na distribuição normal multivariada, que nos permite desenvolver análise de influência local para modelos de efeito misto com base na esperança condicional da função log-verossilhança dos dados completos. Os procedimentos desenvolvidos são ilustrados com a análise longitudinal da carga viral do HIV, apresentada em dois estudos recentes sobre a AIDSpt
dc.description.abstractAbstract: Mixed models are commonly used to represent longitudinal or repeated measures data. An additional complication arises when the response is censored, for example, due to limits of quantification of the assay used. Normal distributions for random effects and residual errors are usually assumed, but such assumptions make inferences vulnerable to the presence of outliers. Motivated by a concern of sensitivity to potential outliers or data with tails longer-than-normal, we aim to develop in this dissertation inference for linear and nonlinear mixed effects models with censored response (NLMEC/LMEC) based on the multivariate Student-t distribution, being a flexible alternative to the use of the corresponding normal distribution. We propose an ECM algorithm for computing the maximum likelihood estimates for NLMEC/LMEC. This algorithm uses closed-form expressions at the E-step, which relies on formulas for the mean and variance of a truncated multivariate-t distribution. The proposed algorithm is implemented in the R package tlmec. We also propose here an exact ECM algorithm for linear and nonlinear mixed effects models with censored response based on the multivariate normal distribution, which enable us to developed local influence analysis for mixed effects models on the basis of the conditional expectation of the complete-data log-likelihood function. The developed procedures are illustrated with two case studies, involving the analysis of longitudinal HIV viral load in two recent AIDS studiesen
dc.publisher[s.n.]pt_BR
dc.date.issued2012pt_BR
dc.identifier.citationMATOS, Larissa Avila. Modelos lineares e não lineares de efeitos mistos para respostas censuradas usando as distribuições normal e t-Student multivariadas. 2012. 77 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/306684>. Acesso em: 20 ago. 2018.pt_BR
dc.description.degreelevelMestradopt_BR
dc.description.degreedisciplineEstatisticapt_BR
dc.description.degreenameMestre em Estatísticapt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameMotta, Mariana Rodriguespt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameCabral, Celso Rômulo Barbosapt_BR
dc.date.available2018-08-20T06:44:43Z-
dc.date.accessioned2018-08-20T06:44:43Z-
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-08-20T06:44:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Matos_LarissaAvila_M.pdf: 2008810 bytes, checksum: 0aee0c4f4bbf58ba67490d26cdd300ba (MD5) Previous issue date: 2012en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306684-
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