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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.descriptionOrientadores: Larissa Avila Matos, Victor Hugo Lachos Dávilapt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científicapt_BR
dc.format.extent1 recurso online ( 69p.) : il., digital, arquivo PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languageInglêspt_BR
dc.relation.requiresRequisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFpt_BR
dc.typeDISSERTAÇÃO DIGITALpt_BR
dc.titleLikelihood based inference for spatio-temporal data with censored and missing responses : Inferência para dados espaço-temporais com respostas censuradas e faltantespt_BR
dc.title.alternativeInferência para dados espaço-temporais com respostas censuradas e faltantespt_BR
dc.contributor.authorLoor Valeriano, Katherine Andreina, 1990-pt_BR
dc.contributor.advisorMatos, Larissa Avila, 1987-pt_BR
dc.contributor.coadvisorLachos 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.subjectAlgoritmo SAEMpt_BR
dc.subjectDados faltantes (Estatística)pt_BR
dc.subjectObservações censuradas (Estatística)pt_BR
dc.subject.otherlanguageSAEM algorithmen
dc.subject.otherlanguageMissing data (Statistics)en
dc.subject.otherlanguageCensored observations (Statistics)en
dc.description.abstractResumo: A ideia principal deste trabalho é propor métodos alternativos para lidar com dados espaço-temporais com respostas censuradas ou faltantes utilizando o algoritmo SAEM. Este algoritmo é uma aproximação estocástica do algoritmo EM, amplamente utilizado na literatura, e é uma importante ferramenta para modelos nos quais o passo-E não possui uma forma analítica. Além das expressões obtidas para estimar os parâmetros do modelo proposto, incluímos expressões analíticas para calcular a matriz de informação observada usando o método desenvolvido por Louis (1982). Também realizamos estudos de simulação para examinar as propriedades assintóticas das estimativas do SAEM e avaliar a capacidade do modelo para detectar observações influentes. A metodologia proposta é aplicada na análise de dois conjuntos de dados reaispt
dc.description.abstractAbstract: The main idea of this work is to propose alternative methods to deal with spatio-temporal data with censored or missing responses using the SAEM algorithm. This algorithm is a stochastic approximation of the widely used EM algorithm and is an important tool for models in which the E-step does not have an analytic form. Besides the expressions obtained to estimate the parameters of the proposed model, we present analytical expressions to compute the observed information matrix using the method developed by Louis (1982). We also conduct simulation studies to examine the asymptotic properties of the SAEM estimates and evaluate the capacity of the model to detect influential observations. The proposed methods are illustrated by real data analysisen
dc.publisher[s.n.]pt_BR
dc.date.issued2019pt_BR
dc.identifier.citationLOOR VALERIANO, Katherine Andreina. Likelihood based inference for spatio-temporal data with censored and missing responses: Inferência para dados espaço-temporais com respostas censuradas e faltantes. 2019. 1 recurso online ( 69p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP.pt_BR
dc.description.degreelevelMestradopt_BR
dc.description.degreedisciplineEstatisticapt_BR
dc.description.degreenameMestra em Estatísticapt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameLudwig, Guilherme Vieira Nunespt_BR
dc.contributor.committeepersonalnamePrates, Marcos Oliveirapt_BR
dc.date.defense2019-02-22T00:00:00Zpt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber2018/133343-9pt_BR
dc.date.available2020-06-30T19:31:50Z-
dc.date.accessioned2020-06-30T19:31:50Z-
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-06-30T19:31:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Valeriano_KatherineAndreinaLoor_M.pdf: 3310923 bytes, checksum: d14043f4223fb1ca2566e7741bd11e7c (MD5) Previous issue date: 2019en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/343995-
dc.description.sponsorCAPESpt_BR
dc.description.sponsorCNPQpt_BR
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