Computational codes for a class of Bayesian finite mixture quantile regression models for bounded responses in R using NIMBLE

Os códigos implementam computacionalmente os métodos propostos na tese intitulada “Finite Mixture–Based Quantile Regression Models for Bounded Responses”, incluindo os procedimentos de estimação, seleção de modelos e análise de diagnóstico derivados da formulação teórica apresentada no trabalho.

As implementações correspondem às extensões da classe de modelos desenvolvida na tese, abrangendo desde misturas com duas subpopulações até misturas com K componentes, bem como versões com efeitos aleatórios, mantendo o foco em um contexto Bayesiano. Os códigos estão organizados em três repositórios públicos: github.com/aureaflg/mixUGG.git github.com/aureaflg/FmixUGG.git github.com/aureaflg/mixed_FmixUGG.git