<div dir="ltr"><br><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote"><div class="gmail_quote">Seminário do Programa de Pós-Graduação em Estatística da UFPE - 2015</div><div class="gmail_quote"><br></div><div class="gmail_quote">"Linear censored regression models with scale mixtures of normal distributions"</div><div class="gmail_quote"><br></div><div class="gmail_quote">Palestrante : Aldo William Medina Garay </div><div class="gmail_quote">                     Departamento de Estatística - UFPE </div><div class="gmail_quote"><br></div><div class="gmail_quote"> Joint work with Victor H. Lachos (IMECC-UNICAMP),  Heleno Bolfarine (IME-USP) and· Celso R. B. Cabral (DE-UFAM)</div><div class="gmail_quote"> </div><div class="gmail_quote"><br></div><div class="gmail_quote"> </div><div class="gmail_quote">Data: 18 de novembro de 2015 (quarta-feira)</div><div class="gmail_quote"><br></div><div class="gmail_quote">Horário: 16:00 horas</div><div class="gmail_quote"><br></div><div class="gmail_quote">Local: Auditório Ruy Gomes - Departamento de Estatística da UFPE, </div><div class="gmail_quote">Segundo andar do CCEN</div><div class="gmail_quote"><br></div><div class="gmail_quote">Resumo: </div><div class="gmail_quote">In the framework of censored regression models the random errors are routinely assumed to have a normal distribution, mainly formathematical convenience.</div><div class="gmail_quote">However, this method has been criticized in the literature because of its sensitivity to deviations from the normality assumption. Here, we first establish a new link between the censored regression model and a recently studied class of symmetric distributions, which extend the normal one by the inclusion of kurtosis, called scale mixtures of normal (SMN) distributions. The Student-t, Pearson type VII, slash, contaminated normal, among others distributions, are contained in this class. A member of this class can be a good alternative to model this kind of data, because they have been shown its flexibility in several applications. In this work, we develop an analytically simple and efficient EM-type algorithm for iteratively computing maximum likelihood estimates of the parameters, with standard errors as a by-product. The algorithm has closedform expressions at the E-step, that rely on formulas for the mean and variance of certain truncated SMN distributions. The proposed algorithm is implemented in the R package SMNCensReg. Applications with simulated and a real data set are reported, illustrating the usefulness of the new methodology.</div><div class="gmail_quote"> </div><div><br></div></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr">Francisco José A. Cysneiros<div>Associate professor </div><div><span style="background-color:rgb(238,238,238);font-family:'Lucida Grande','Lucida Sans Unicode','Lucida Sans',Geneva,Arial,Helvetica,Tahoma,sans-serif;font-size:13px">Head of the Graduate Program in Statistics</span></div><div><span style="background-color:rgb(238,238,238);font-family:'Lucida Grande','Lucida Sans Unicode','Lucida Sans',Geneva,Arial,Helvetica,Tahoma,sans-serif;font-size:13px">Departament of Statistics - </span><span style="background-color:rgb(238,238,238);font-family:'Lucida Grande','Lucida Sans Unicode','Lucida Sans',Geneva,Arial,Helvetica,Tahoma,sans-serif">UFPE</span></div><div><font face="Lucida Grande, Lucida Sans Unicode, Lucida Sans, Geneva, Arial, Helvetica, Tahoma, sans-serif"><a href="http://www.de.ufpe.br/~cysneiros" target="_blank">www.de.ufpe.br/~cysneiros</a></font></div><div><b style="color:rgb(0,0,0);font-family:'Times New Roman',serif;font-size:medium;text-align:center"><span lang="EN-US"><a href="http://lattes.cnpq.br/1313497098151734" style="color:purple" target="_blank">http:/lattes.cnpq.br/1313497098151734</a></span></b></div><div><b style="color:rgb(0,0,0);font-family:'Times New Roman',serif;font-size:medium;text-align:center"><span lang="EN-US"><a href="http://www.researcherid.com/rid/G-6333-2012" style="color:purple" target="_blank"><span style="color:purple"><span><span lang="PT-BR">ResearchedId</span></span></span><span lang="PT-BR" style="color:purple"> G-633-2012</span></a></span></b></div><div><b style="color:rgb(0,0,0);font-family:'Times New Roman',serif;font-size:medium;text-align:center"><span lang="EN-US"><a href="http://orcid.org/0000-0001-6757-6969" style="color:purple" target="_blank"><span lang="PT-BR">ORCID</span></a></span></b></div></div></div>
</div></div>