A robust Birnbaum–Saunders regression model based on asymmetric heavy-tailed distributions

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidad del Pacífico-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP)-
Autor(es): dc.contributorMcMaster University-
Autor(es): dc.creatorMaehara, Rocío [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorBolfarine, Heleno [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorVilca, Filidor-
Autor(es): dc.creatorBalakrishnan, N.-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-08-04T22:09:35Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-08-04T22:09:35Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-28-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-28-
Data de envio: dc.date.issued2021-10-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1007/s00184-021-00815-4-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/221725-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/221725-
Descrição: dc.descriptionSkew-normal/independent distributions provide an attractive class of asymmetric heavy-tailed distributions to the usual symmetric normal distribution. We use this class of distributions here to derive a robust generalization of sinh-normal distributions (Rieck in Statistical analysis for the Birnbaum–Saunders fatigue life distribution, 1989), we then propose robust nonlinear regression models, generalizing the Birnbaum–Saunders regression models proposed by Rieck and Nedelman (Technometrics 33:51–60, 1991) that have been studied extensively. The proposed regression models have a nice hierarchical representation that facilitates easy implementation of an EM algorithm for the maximum likelihood estimation of model parameters and provide a robust alternative to estimation of parameters. Simulation studies as well as applications to a real dataset are presented to illustrate the usefulness of the proposed model as well as all the inferential methods developed here.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Ingeniería Universidad del Pacífico-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Estatística Universidade Estadual de São Paulo-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Estatística Universidade Estadual de Campinas-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Mathematics and Statistics McMaster University-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Estatística Universidade Estadual de São Paulo-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 309086/2009-4-
Formato: dc.format1049-1080-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationMetrika-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectBirnbaum–Saunders distribution-
Palavras-chave: dc.subjectEM algorithm-
Palavras-chave: dc.subjectNonlinear regression models-
Palavras-chave: dc.subjectRobust estimation-
Palavras-chave: dc.subjectSinh-normal distribution-
Palavras-chave: dc.subjectSkew-normal/independent distribution-
Título: dc.titleA robust Birnbaum–Saunders regression model based on asymmetric heavy-tailed distributions-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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