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Victor H. Lachos (University of Connecticut) Jorge L. Baz´an (Universidade of S˜ao Paulo) Luis M. Castro (Pontificia Universidad Cat´ olica de Chile) Jiwon Park (University of Connecticut)
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제29권 제3호
발행연도
2022.5
수록면
333 - 351 (19page)

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The skew-t distribution is an attractive family of asymmetrical heavy-tailed densities that includes the normal, skew-normal and Student’s-t distributions as special cases. In this work, we propose an EM-type algorithm for computing the maximum likelihood estimates for skew-t linear regression models with censored response. In contrast with previous proposals, this algorithm uses analytical expressions at the E-step, as opposed to Monte Carlo simulations. These expressions rely on formulas for the mean and variance of a truncated skew-t distribution, and can be computed using the R library MomTrunc. The standard errors, the prediction of unobserved values of the response and the log-likelihood function are obtained as a by-product. The proposed methodology is illustrated through the analyses of simulated and a real data application on Letter-Name Fluency test in Peruvian students.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Notation and background
3. The skew-t censored linear regression model
4. Simulation studies
5. Application
6. Conclusions
References

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