[ABE-L] A robust nonlinear mixed-effects model for covid-19 deaths data

[CLECIO DA SILVA FERREIRA]

 Prezados colegas, bom dia

Em um trabalho conjunto com os professores Victor H. Lachos (Univ. of
Connecticut), Marcos O. Prates (UFMG) e Fernanda L. Schumacher (Doutoranda,
Estatística-UNICAMP) elaboramos um modelo misto não-linear para ajustar
dados de mortes pela COVID-19 utilizando a classe de distribuições Scale
Mixtures of Skew-Normal (SMSN), que incorpora assimetria e/ou caudas
pesadas na distribuição dos erros e dos efeitos aleatórios.

A ideia foi incorporar a informação de países em estágio mais avançado da
pandemia para modelagem conjunta envolvendo países que ainda não atingiram
o pico da doença, visto que há uma similaridade nas curvas entre os países.

Uma segunda inovação foi construir intervalos de confiança tanto para as
curvas estimadas quanto para os picos da distribuição, utilizando
reamostragens via Bootstrap paramétrico.

Todos os procedimentos estão disponíveis no Github  (
https://github.com/fernandalschumacher/NLMECOVID19) para que possam ser
replicados em outras possíveis configurações de países e estágios da
pandemia.

O paper foi submetido para publicação e também colocamos no arxiv para
ampla divulgação, disponível no link abaixo.

https://arxiv.org/pdf/2007.00848.pdf
<https://arxiv.org/pdf/2007.00848.pdf?fbclid=IwAR1WQv5-CZNm7cZcZY0SFt7pDCSSA92o1H3Ad1KmZQCWJ-HHczLGK5xhYEA>


Atenciosamente,
Prof. Clécio Ferreira
Departamento de Estatística
Universidade Federal de Juiz de Fora



-- 
Prof. Clécio da Silva Ferreira
Departamento de Estatística
Universidade Federal de Juiz de Fora
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo em HTML foi limpo...
URL: <https://lists.ime.usp.br/archives/abe/attachments/20200703/cbaaed6f/attachment.html>