Número de Chamada
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519.536 C198e DIS
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Autor Principal
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Campos, Pedro Silvestre da Silva
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Entradas Secundárias - Autor
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Tavares, Maria Regina Madruga , orientador Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Exatas e Naturais. Programa de Pós-Graduação em Matemática e Estatística
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Título Principal
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Estimação bayesiana em modelos de regressão logística / Pedro Silvestre da Silva Campos; orientadora, Maria Regina Madruga Tavares
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Publicação
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2007.
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Descrição Física
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53 f. : il. ; 31 cm
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Notas
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Área de concentração: Inferência Estatistica Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Pará, Instituto de Ciências Exatas e Naturais, Programa de Pós-Graduação em Matemática e Estatística, 2007
Inclui referências bibliográficas Neste trabalho foram apresentados os métodos de Estimação Clássico e Bayesiano dos parâmetros dos modelos de regressão logística, bem como métodos Bayesianos de seleção e método de validação do modelo. A estimação Bayesiana apresentada, baseia-se na proposta de Groenewald e Mokgatlhe [2005], que fazem uso da introdução de variáveis latentes com distribuição uniforme no modelo. O uso de variáveis latentes com distribuições uniformes por Groenewald e Mokgatlhe [2005], tornaram de fácil implementação o processo de simulação das distribuições a posteriori dos parâmetros dos Modelos de Regressão Logística a partir do Amostrador de Gibbs, utilizado para estimar os parâmetros destes modelos em dados reais. Na etapa de seleção do modelo foram utilizados o do Fator de Bayes (FB), ElC e da proposta de Pereira e Stern [1999], o FBST. O ajuste do modelo foi satisfatório nos dados considerados, produzindo erros pequenos nas estimações geradas pelos modelos ajustados.
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Assuntos
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Estatística matemática Teoria bayesiana de decisão estatística
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