Estudos e aplicações da distribuição normal multivariada em modelos de regressão

ID: 
5867
Sala virtual: 
https://us02web.zoom.us/j/84810283124?pwd=dkpMR3NEd3ljRkVzNkJzdVdkaTNCUT09
Vídeo: 
https://peertube.td.utfpr.edu.br/videos/watch/6465900a-3294-4b8f-b1dd-68fc7b1c58dd
Resumo: 
O uso de análise multivariada tem grande aplicação nas análises de dados mais complexas encontrada recentemente na literatura. Um dos fatores pode ser atribuído ao uso da análise Bayesiana que dá flexibilidade à construção de novos modelos. Muitos problemas em que tratava duas variáveis possivelmente correlacionadas como independentes, hoje podem ser resolvidos sem grandes custos computacionais utilizando-se uma distribuição bivariada quando os pressupostos desta distribuição são garantidos. O objetivo deste trabalho é apresentar quatro modelos bivariados distintos para regressão linear múltipla, baseados na distribuição normal, sob o enfoque Bayesiano, e aplicá-los em um conjunto de dados reais. Como resultado, os modelos bivariados propostos se ajustaram melhor aos dados analisados quando comparados ao modelo que pressupõe independência das variáveis respostas.
Autor(es): 
Aline Beatriz
Noveli
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil
alinenoveli@alunos.utfpr.edu.br
Roberto Molina de
Souza
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil
rmolinasouza@utfpr.edu.br
Modalidade: 
Matemática, Probabilidade e Estatística
Data: 
25/11/2020
Hora: 
13:30