<div dir="ltr"><div>Divulgando palestra do professor Reinaldo Arellano-Valle no IME-USP</div><div><br></div><div><b>Data: 07/11/19 - quinta-feira</b></div><div><b>Horário: 15h30min</b></div><div><b>Local: Sala 144 - Bloco B - IME</b></div><div><b><br></b></div><div><b>Título: A two-piece normal measurement error model</b></div><div><i><b><br></b></i></div><div><i><b>                    Reinaldo B. Arellano-Valle (PUC- Santiago do Chile)</b></i><br></div><div><br></div><div>In the context of measurement error models, the true unobservable covariates are<br>commonly assumed to have a normal distribution. This assumption is replaced here by a<br>more flexible two-piece normal distribution, which allows for asymmetry. After setting up<br>a general formulation for two-piece distributions, we focus on the case of the normal<br>two-piece construction. It turns out that the joint distribution of the actual observations<br>(the multivariate observed covariates and the response) is a two-component mixture of<br>multivariate skew-normal distributions. This connection facilitates the construction of<br>an EM-type algorithm for performing maximum likelihood estimation. Some numerical<br>experimentation with two real datasets indicates a substantial improvement of the<br>present formulation with respect to the classical normal-theory construction, which<br>greatly compensates the introduction of a single parameter for regulation of skewness.<br></div><div><br></div><div><i>Joint work with: Adelchi Azzalini, Clecio S. Ferreira and Karol Santoro</i></div></div>