Resumo
Neste
trabalho foi desenvolvida uma nova família de distribuições
assimétricas
univariadas usando distribuições simétricas com mistura de
escala normal
(Andrews e Mallows, 1974; Lange e Sinsheimer, 1993),
englobando as
distribuições normal, t de Student, slash, normal
contaminada e exponencial
potência assimétricas. Propriedades das
distribuições são estudadas e a
implementação do algoritmo EM é
facilitada pelo fato de os passos E serem
exatamente como na família de
modelos normal/independente (NI), proposta em
Lange e Sinsheimer (1993).
Uma solução analítica (no passo M) é obtida para o
estimador dos
parâmetros do modelo de regressão. Um estudo de convergência
do
algoritmo EM é desenvolvido. As matrizes de informação de
Fisher
observadas são calculadas para cada distribuição. A análise
de
diagnóstico é realizada através de técnicas gráficas
(envelope
simulado), método de alavanca e análise de influência local e
global.
Uma aplicação do modelo é realizada, ajustando os dados para
cada
distribuição de mistura assimétrica.
Estão todos convidados, abraços
Josemar