Modelos de Regressão Linear para Dados Incompletos utilizando Distribuições Assimétricas
Modelos de regressão censurados; Algoritmo ECME; Distribuições de Mistura de Escala Skew-Normal.
As distribuições de misturas de escala skew-normal (SMSN) é uma classe de distribuições assimétricas com caudas pesadas, que inclue distribuições como a skew-normal, skew-t e skew-normal contaminada. Este trabalho propõe um modelo de regressão linear, com censura intervalar, supondo que os erros seguem distribuições da classe SMSN, resultando em modelos mais robustos e flexíveis do que os modelos de regressão censurados que
supõem distribuição normal para os erros. Implementamos um algoritmo para a estimação dos parâmetros via maximização condicional da função de verossimilhança (ECME), que apresenta expressões analíticas para o passo E. Essas expressões se baseiam em fórmulas para a média e variância de distribuições de misturas de escala skew-normal truncadas, que podem ser calculadas utilizando o pacote MomTrunc disponível no software R-project.
Ilustramos a aplicação e adequação da metodologia proposta por meio de estudos de simulação e análise de três conjuntos de dados reais.