Inferência Bayesiana em Modelos Assimétricos - Instituto de ...
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Introdução<br />
Objetivos<br />
Distribuições sob seleção<br />
Casos especiais: normal e t assimetrizadas<br />
<strong>Inferência</strong> <strong>Bayesiana</strong>/MCCM<br />
<strong>Mo<strong>de</strong>los</strong> Lineares Mistos<br />
<strong>Mo<strong>de</strong>los</strong> binários<br />
Objetivos<br />
Propor distribuições <strong>de</strong> probabilida<strong>de</strong>s multivariadas que<br />
acomod<strong>em</strong> assimetria, caudas pesadas e multimodalida<strong>de</strong>.<br />
Flexibilixar a suposição <strong>de</strong> normalida<strong>de</strong> usualmente<br />
consi<strong>de</strong>rada <strong>em</strong> mo<strong>de</strong>los lineares e não lineares.<br />
Manter a estrutura paramétrica do mo<strong>de</strong>lo com parâmetros<br />
interpretáveis.<br />
Evitar transformações <strong>de</strong> dados.<br />
Márcia D’Elia Branco <strong>Inferência</strong> <strong>Bayesiana</strong> <strong>em</strong> <strong>Mo<strong>de</strong>los</strong> <strong>Assimétricos</strong>