Registro fonte: Modelos de regressão para duas variáveis dependentes

Modelos de regressão para duas variáveis dependentes

The use of multivariate analysis has great application in the more complex data analysis found recently in the literature. One of the factors can be attributed to the use of Bayesian analysis, which gives flexibility to the construction of new models. Many problems in which two possibly correlated v...

ver descrição completa

Autor principal:	Noveli, Aline Beatriz
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2022
Assuntos:	Análise multivariada Análise de regressão Teoria bayesiana de decisão estatística Multivariate analysis Regression analysis Bayesian statistical decision theory CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28422
Tags:	Adicionar Tag Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!

id	riut-1-28422
recordtype	dspace
spelling	riut-1-284222022-05-12T06:08:29Z Modelos de regressão para duas variáveis dependentes Noveli, Aline Beatriz Souza, Roberto Molina de Souza, Roberto Molina de Lizzi, Elizangela Aparecida da Silva Barros, Emílio Augusto Coelho Análise multivariada Análise de regressão Teoria bayesiana de decisão estatística Multivariate analysis Regression analysis Bayesian statistical decision theory CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA The use of multivariate analysis has great application in the more complex data analysis found recently in the literature. One of the factors can be attributed to the use of Bayesian analysis, which gives flexibility to the construction of new models. Many problems in which two possibly correlated variables were treated as independent, today can be solved without great computational costs using a bivariate distribution when the assumptions of this distribution are guaranteed. The objective of this work is to present four different bivariate models for multiple linear regression, based on the normal distribution, under the Bayesian approach, and to apply them to a set of real data. As a result, the proposed bivariate models adjusted better to the data analyzed when compared to the model that assumes independence of the response variables. 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 aplica-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. 2022-05-11T12:02:51Z 2022-05-11T12:02:51Z 2020-10-20 bachelorThesis NOVELI, Aline Beatriz. Modelos de regressão para duas variáveis dependentes. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Matemática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2020. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28422 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Cornelio Procopio Brasil Licenciatura em Matemática UTFPR
institution	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
collection	RIUT
language	Português
topic	Análise multivariada Análise de regressão Teoria bayesiana de decisão estatística Multivariate analysis Regression analysis Bayesian statistical decision theory CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
spellingShingle	Análise multivariada Análise de regressão Teoria bayesiana de decisão estatística Multivariate analysis Regression analysis Bayesian statistical decision theory CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA Noveli, Aline Beatriz Modelos de regressão para duas variáveis dependentes
description	The use of multivariate analysis has great application in the more complex data analysis found recently in the literature. One of the factors can be attributed to the use of Bayesian analysis, which gives flexibility to the construction of new models. Many problems in which two possibly correlated variables were treated as independent, today can be solved without great computational costs using a bivariate distribution when the assumptions of this distribution are guaranteed. The objective of this work is to present four different bivariate models for multiple linear regression, based on the normal distribution, under the Bayesian approach, and to apply them to a set of real data. As a result, the proposed bivariate models adjusted better to the data analyzed when compared to the model that assumes independence of the response variables.
format	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
author	Noveli, Aline Beatriz
author_sort	Noveli, Aline Beatriz
title	Modelos de regressão para duas variáveis dependentes
title_short	Modelos de regressão para duas variáveis dependentes
title_full	Modelos de regressão para duas variáveis dependentes
title_fullStr	Modelos de regressão para duas variáveis dependentes
title_full_unstemmed	Modelos de regressão para duas variáveis dependentes
title_sort	modelos de regressão para duas variáveis dependentes
publisher	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
publishDate	2022
citation	NOVELI, Aline Beatriz. Modelos de regressão para duas variáveis dependentes. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Matemática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2020.
url	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28422
_version_	1805313848533581824
score	10,814766

Modelos de regressão para duas variáveis dependentes

Registros relacionados