Discriminante para mistura de modelos bivariados

Abstract

Nas últimas décadas a utilização de modelos de mistura para fins de agrupamento vem sendo consideravelmente aumentada devido principalmente à existência de métodos computacionais eficientes que facilitam a estimativa dos parâmetros. Por outro lado, as cópulas se tornaram modelos populares para modelar dependências em dados multivariados. Neste trabalho aplicase misturas de cópulas bivariadas visando usá-las para análise de dados de misturas com dois clusters. Foram propostas funções discriminantes não-lineares para identificar a procedência de uma dada observação, isto é, para discriminar a qual cluster ela pertence, considerando misturas de cópulas arquimedianas bivariadas. Para estimação dos parâmetros foi utilizado o método de máxima verossimilhança, via algoritmo EM, baseado na abordagem padrão para modelos de mistura.