INFERÊNCIA PARAMÉTRICA EM MODELOS DE MARKOV COM DEPENDÊNCIA DE COVARIÁVEIS

Manuel MOLINA FERNANDEZ1

Miguel GONZALEZ VELASCO[1]

Manuel BARRANTES LOPEZ[2]

§    RESUMO: Este trabalho faz um estudo da modelagem da distribuição da probabilidade de um vetor nominal, influenciado por covariáveis. Admite-se que as seqüências das respostas é bem descrita por uma cadeia de Markov multivariada e procede-se à modelagem das probabilidades de transição não-estacionárias utilizando um modelo de regressão logística multigrupo. A estimação de máxima verossimilhança dos parâmetros da regressão é considerada e um método recursivo para estimar os parâmetros, quando algumas respostas são omitidas, é sugerido. Finalmente, o critério da razão de verossimilhança é usado para testar algumas hipóteses sobre o modelo.

§    PALVRAS-CHAVE: Cadeia de Markov multivariada; modelo de regressão logística multigrupo; inferência de máxima verossimilhança.

 

 

 



[1] Departaments of Mathematics.

[2] Departament of Didatic of the Experimental Sciences and the Mathematics - University of Extremadura - 06071 - Badajoz - Spain..