In most applications, the parameters of a mixture of linear regression models are estimated by maximum likelihood using the expectation maximization (EM) algorithm. In this article, we propose the comparison of three algorithms to compute maximum likelihood estimates of the parameters of these models: the EM algorithm, the classification EM algorithm and the stochastic EM algorithm. The comparison of the three procedures was done through a simulation study of the performance (computational effort, statistical properties of estimators and goodness of fit) of these approaches on simulated data sets. Simulation results show that the choice of the approach depends essentially on the configuration of the true regression lines and the initialization of the algorithms.

In this work, we propose to compare two algorithms to compute maximum likelihood estimates for the parameters of a mixture Poisson regression model: the EM algorithm and the Stochastic EM algorithm. The comparison of the two procedures was done through a simulation study of the performance of these approaches on simulated data sets and real data sets. Simulation results show that the choice of the approach depends essentially on the overlap of the regression lines. In the real data case, we show that the Stochastic EM algorithm resulted in model estimates that best fit the regression model.

A transição para o ensino superior pode apresentar-se como uma fonte de stress, tensão ou como um desafio, requerendo diferentes estratégias de trabalho e organizacionais por parte dos adolescentes, cuja consequente adaptação pode ser entendida como um processo multidimensional que exige o desenvolvimento de competências adaptativas a uma nova realidade, que pode ou não ser desenvolvida pelas experiências académicas do aluno e que terá impacto no seu desempenho académico. Este estudo foi realizado com 1287 estudantes que frequentam os vários níveis de ensino da Universidade de Lisboa, tendo como objetivo caracterizar o nível de bem-estar psicológico. Foram aplicadas as Escalas de Bem-Estar Psicológico. Os jovens universitários participantes deste estudo apresentaram níveis médios de Bem-Estar Psicológico elevados em termos globais, mas também ao nível da dimensão Crescimento Pessoal, onde o resultado foi mais elevado. Destaca-se que o bem-estar psicológico tende a aumentar com a idade. A dimensão do crescimento pessoal é onde os participantes têm níveis mais elevados, mas as mulheres têm níveis mais elevados em todas as dimensões. Os resultados sugerem que a satisfação reportada pode interferir com o processo de adaptação ao ensino superior.