Bayesian quantile regression analysis of complex survey data under informative sampling

Abstract

O interesse em considerar a relação entre variáveis aleatórias nos quantis, em vez da média, tem surgido em várias áreas, e os dados coletados de delineamentos de pesquisa complexos são de fundamental importância para diferentes campos. A combinação de ambos os frameworks fornece uma ferramenta poderosa para apoiar decisões e é útil para profissionais de diversas formações. Nesta dissertação, nosso objetivo é avançar nesta literatura, investigando novos desenvolvimentos e extensões de métodos bayesianos para análise de regressão quantílica de dados de pesquisas complexas sob amostragem informativa. Nós não apenas nos concentramos no caso absolutamente contínuo, como nos trabalhos anteriores sobre o tema, mas também desenvolvemos métodos para dados de contagem e múltiplas saídas. Nossos métodos são particularmente atraentes, pois fornecem ferramentas metodológicas eficazes e fáceis de implementar.