Análise bayesiana

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Análise bayesiana do modelo de herança monogênica no melhoramento vegetal: um exemplo com abobrinha.

Análise bayesiana do modelo de herança monogênica no melhoramento vegetal: um exemplo com abobrinha.

estimativas, mas nos modelos, pois o autor supôs a matriz W como sendo conhecida, com os vetores que no modelo apresentado constituem apenas as probabilidades a priori para w i . Assim, por exemplo, um indivíduo fenotipicamente extremo na geração RC 11 tem probabilidades diferenciadas de ser homozigoto ou heterozigoto, no presente modelo, enquanto que no modelo de Silva (2003) essas chances são iguais. É possível que essa seja a razão para a maior precisão na forma de análise ora apresentada, pois parte da variação que é essencialmente genética dentro de cada classe genotípica é confundida com variação ambiental no modelo com W constante. É improvável que a análise bayesiana tenha introduzido per se a maior precisão, pois as distribuições a priori empregadas para b, A, D foram constantes e para ó 2 , pouco informativa, ou seja, o resultado
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Análise bayesiana objetiva para as distribuições normal generalizada e lognormal generalizada

Análise bayesiana objetiva para as distribuições normal generalizada e lognormal generalizada

& Tiao (1973) utilizaram a distribuição NG sob a perspectiva Bayesiana subjetiva no contexto de modelos de regressão robustos, como uma alternativa aos pressupostos de normalidade dos erros em modelos de regressão. West (1987) provou que a distribuição NG pode ser representada por uma mistura de escala da distribuição normal. Choy & Smith (1997a) utilizaram a distribuição a priori normal generalizada para o parâmetro de locação no modelo Gaussiano. Obtiveram os sumários da distribuição a posteriori, estimado pelo método de Laplace, e examinaram as suas propriedades de robustez. Choy & Smith (1997b) utilizaram a representação da distribuição NG como uma mistura de escala da distribuição normal em modelos de efeitos aleatórios e consideraram o método Monte Carlo em Cadeia de Markov (MCMC) para a obtenção dos sumários a posteriori do parâmetro de interesse. Walker & Gutiérrez-Peña (1999) propuseram que a distribuição NG fosse representada por uma mistura de escala da distribuição uniforme e estimaram os parâmetros de locação e de escala pelo método Monte Carlo em Cadeia de Markov (MCMC). Recentemente, Salazar et al. (2012) consideraram a análise Bayesiana objetiva para o modelo de regressão normal generalizado. Eles utilizaram três diferentes funções a priori não-informativas de Jeffreys para os parâmetros do modelo e mostraram que apenas uma dessas funções a priori conduz a uma distribuição a posteriori própria.
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Análise Bayesiana de dados composicionais na presença de covariáveis

Análise Bayesiana de dados composicionais na presença de covariáveis

No Capítulo 5, apresentamos uma análise Bayesiana em modelos de regressão utili- zando os métodos MCMC, aplicando as transformações alr e Box-Cox ao conjunto de dados longitudinais referente a um experimento de tentativa de melhora na qualidade do leite de vaca, nas quais trinta vacas receberam composições de dieta diferentes antes e de- pois de uma dieta controlada. Inserimos um efeito aleatório no primeiro modelo proposto para capturar a dependência entre as medidas repetidas para cada indivíduo e no segundo modelo introduzimos dois efeitos aleatórios, sendo um efeito para capturar a dependência entre as medidas repetidas para o grupo 1 (antes de receber a dieta) e o segundo efeito para capturar a dependência entre as medidas repetidas para o grupo 2 (depois de receber a dieta). Da mesma forma que no Capítulo 4, apresentamos as estimativas dos parâmetros através da inferência clássica e do modelo de regressão Dirichlet clássico.
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Análise bayesiana do modelo fatorial dinâmico para um vetor de séries temporais usando...

Análise bayesiana do modelo fatorial dinâmico para um vetor de séries temporais usando...

Para a obtenção das distribuições a posteriori, consideramos o caso particular em que os erros seguem uma distribuição t-multivariada. Vale a pena ressaltar que essa distribui- ção foi escolhida, pois além de fazer parte da classe de distribuições elípticas, é bastante utilizada em modelos de séries temporais financeiras, muito estudadas nos dias de hoje. O uso dessa distribuição na análise clássica de séries temporais sob modelos ARCH (au- toregressive conditional heteroscedasticity) é comum, mas na análise Bayesiana ainda é restrita, sendo a distribuição normal mais usada.
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Uma análise bayesiana para dados composicionais.

Uma análise bayesiana para dados composicionais.

Dados Composicionais são dados por vetores com elementos positivos cuja soma é um. Exemplos típicos de dados desta natureza são encontrados nas mais diversas áreas; como em geologia, biologia, economia entre outras. Neste trabalho, introduzimos uma análise Bayesiana para dados composicionais considerando as transformações razão log-aditiva e Box-Cox, assumindo a distribuição normal multivariada para erros correlacionados. Estes resultados generalizam uma abordagem bayesiana assumindo erros não correlacionados. Também consideramos o uso da distribuição potência exponencial para erros não correla- cionados, assumindo a transformação razão log-aditiva. Nós ilustramos a metodologia proposta considerando um conjunto de dados reais.
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Análise bayesiana para modelos de degradabilidade ruminal.

Análise bayesiana para modelos de degradabilidade ruminal.

REIS, S.T. dos. Valor nutricional de gramíneas tropicais em diferentes idades de corte. 2000. 99f. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) – Curso de Pós-graduação em Zootecnia, Universidade Federal de Lavras, Lavras, MG. ROSA, G.J.M. Análise Bayesiana de modelos lineares mistos robustos via Amostrador de Gibbs. 1998. 57f. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agronômica) – Curso de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agronômica, Universidade de São Paulo, Piracicaba, SP. SAVIAN, T.V. et al . Degradability study of neutral detergent fiber of coast cross (Cynodon dactylon x Cynodon nlemfunensis). Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 31, n. 4, p. 1184-1190. 2007a. Disponível em <http://www.scielo.br/ s c i e l o . p h p ? s c r i p t = s c i _ a r t t e x t & p i d = S 1 4 1 3 - 70542007000400035&lng=pt&nrm=iso>. Acesso em: 12 maio 2009. doi: 10.1590/S1413-70542007000400035.
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Análise Bayesiana da área de olho do lombo e da espessura de gordura obtidas por ultrassom e suas associações com outras características de importância econômica na raça Nelore

Análise Bayesiana da área de olho do lombo e da espessura de gordura obtidas por ultrassom e suas associações com outras características de importância econômica na raça Nelore

Y54a Análise Bayesiana da área de olho do lombo e da espessura de gordura obtidas por ultrassom e suas associações com outras características de importância econômica na raça Nelore. [r]

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Decisões de preço em clima de incerteza: uma contribuição da análise Bayesiana.

Decisões de preço em clima de incerteza: uma contribuição da análise Bayesiana.

Como a estratégia de preço de venda alto e investimento em propaganda baixo (P3AJ) pressupõe a satisfação de certos requisitos de viabilização como, por exemplo, a maior par- te do merca[r]

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Análise bayesiana de dados espaciais explorando diferentes estruturas de variância

Análise bayesiana de dados espaciais explorando diferentes estruturas de variância

Para a melhor compreensão das características de cada modelo, duas aplicações com dados epidemiológicos foram conduzidas para modelar o risco de óbito por Doença de Crohn e Colite Ulcera[r]

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Distribuição exponencial generalizada: uma análise bayesiana aplicada a dados de...

Distribuição exponencial generalizada: uma análise bayesiana aplicada a dados de...

Os m´etodos bayesianos tˆem sido considerados alternativas muito eficazes e poderosas na an´alise de dados. Esse m´etodo possui uma filosofia muito diferente do m´etodo fre- quentista. No m´etodo cl´assico, os parˆametros do modelo s˜ao considerados constantes desconhecidas, e no m´etodo bayesiano todos os parˆametros s˜ao considerados quantidades aleat´orias. Uma caracter´ıstica muito importante ´e o fato desta an´alise permitir a incor- pora¸c˜ao da informa¸c˜ao de um especialista junto `a informa¸c˜ao dos dados. A inferˆencia bayesiana tem como fundamenta¸c˜ao a F´ormula de Bayes, a qual combina os dados com a informa¸c˜ao a priori e, ent˜ao, se obt´em a posteriori (priori j´a complementada pela in- forma¸c˜ao dos dados), onde ´e realizado todo o processo inferencial (BOX; TIAO, 1973; PAULINO; TURKMAN; MURTEIRA, 2003).
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Análise Bayesiana no estudo do tempo de retorno das precipitações pluviais máximas em Jaboticabal (SP).

Análise Bayesiana no estudo do tempo de retorno das precipitações pluviais máximas em Jaboticabal (SP).

Sendo assim, objetiva-se, neste trabalho, analisar a aplicação da Inferência Bayesiana, com uma distribuição a priori baseada em quantis extremos que facilite a incorporação dos conhecimentos fornecidos por especialistas, para obter as estimativas de precipitação máxima para os tempos de retorno de 10 e 20 anos e seus respectivos limites superiores de 95%, para o período anual e para os meses da estação chuvosa de Jaboticabal (SP). E também, comparar em relação à precisão e acurácia, os resultados dessa metodologia com os fornecidos pelo método da máxima verossimilhança.
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Problemas respiratórios e fatores ambientais: uma análise Bayesiana para dados de...

Problemas respiratórios e fatores ambientais: uma análise Bayesiana para dados de...

Estudos envolvendo o meio ambiente estão sendo cada vez mais desenvolvidos devido ao fato dos níveis de poluição e das mudanças climáticas estarem causando a degradação da qualidade do ar e dos reservatórios de água de maneira alarmante nos últimos anos, comprometendo sobretudo, a qualidade de vida do ser humano. Dado que estes fatores são preponderantes nos agravos e complicações respiratórias dos indivíduos, buscou-se compreender com este estudo a relação entre as condições atmosféricas e os problemas respiratórios nos residentes do município de Ribeirão Preto, interior de São Paulo, onde há um elevado número de focos de queimadas nos períodos de estiagem e, consequentemente, altas concentrações de poluentes, como o material particulado. Considerando os dados mensais de contagem de inalações/nebulizações, foram assumidos diferentes modelos de regressão de Poisson na presença de um fator aleatório que captura a variabilidade extra-Poisson entre as contagens. A análise dos dados foi feita sob enfoque Bayesiano, utilizando métodos de simulação MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) para obter os sumários a posteriori de interesse.
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Análise bayesiana univariada e bivariada para a conversão alimentar de suínos da raça Piau.

Análise bayesiana univariada e bivariada para a conversão alimentar de suínos da raça Piau.

Parte das concordâncias e divergências entre os trabalhos pode ser atribuída à não suposição dos pressupostos de normalidade e heterogeneidade de variâncias nos dados, que, no presente trabalho, foram confirmados pelos testes de Shapiro‑Wilk (p<0,05) e de Bartlett (p<0,05). Uma verificação adicional, que assume erros skew-normais (pacote sn do R), apresentou significância da simetria (l=4,90 e erro-padrão=0,60) e gráfico dos resíduos com cauda pesada (Figura 1), indício de um modelo mais parcimonioso para análise da CA.

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Análise Bayesiana de ensaios fatoriais 2k usando os princípios dos efeitos esparsos,...

Análise Bayesiana de ensaios fatoriais 2k usando os princípios dos efeitos esparsos,...

Em situa¸c˜oes em que as unidades experimentais tˆem custos muitos elevados, no entanto, n˜ao ´e raro o desejo de se ajustarem modelos com mais parˆametros que observa¸c˜oes, ficando invi´avel realizar a regress˜ao por meio de m´etodos cl´assicos. Entretanto, pode-se utilizar uma aproxima¸c˜ao Bayesiana seguindo a estrat´egia de Chipman, Hamada e Wu (1997), que ´e uma combina¸c˜ao de sele¸c˜ao de vari´aveis do algoritmo de George e McCulloch (1993), com prioris para relacionar preditores dadas por Chipman (1996). Neste caso, o n´ umero de modelos poss´ıveis ´e grande e podem existir diferentes modelos que explicam os dados observados.
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Análise bayesiana empírica de dados dicotômicos com erros e classificações repetidas

Análise bayesiana empírica de dados dicotômicos com erros e classificações repetidas

Este trabalho apresenta uma metodologia bayesiana emp´ırica para estimar uma propor¸c˜ao quando as avalia¸c˜oes est˜ao sujeitas a erros de classifica¸c˜ao e informa¸c˜oes a priori sobre tais erros n˜ao est˜ao dispon´ıveis. A proposta ´e realizar classifica¸c˜oes repetidas e, atrav´es destas, elicitar distribui¸c˜oes a priori emp´ıricas para os erros de classifica¸c˜ao.

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Análise bayesiana da confiabilidade de produtos em desenvolvimento.

Análise bayesiana da confiabilidade de produtos em desenvolvimento.

2.7.1 Impacto das modificações de projeto Impacto das modificações de projeto corresponde à in- formação disponível na forma de opiniões de especialis- tas sobre o tipo e grau do impacto das mudanças introdu- zidas no projeto do produto com relação à confiabilidade deste, estimada a partir dos dados de comparação. Esta seqüência de análise corresponde a situações tipicamente encontradas no processo de desenvolvimento de novos produtos. Inicia-se com a (quase) completa inexistência de dados referentes à revisão atual do produto e estima- tivas da confiabilidade são obtidas a partir de dados de campo ou de testes de versões anteriores do produto ou a partir de produtos semelhantes, os quais podem ser com- pletamente ou apenas parcialmente relevantes. Quando da introdução de modificações, os projetistas podem obter estimativas da confiabilidade do novo produto utilizando como fonte de informação as suas opiniões sobre os im- pactos que estas modificações irão ter na confiabilidade da revisão atual do produto, mesmo antes que protótipos deste estejam disponíveis para teste. Ao existirem tais unidades para teste, a confiabilidade do produto pode ser atualizada pela utilização desta nova informação, sempre se seguindo um processo seqüencial de atualização da confiabilidade via teorema de Bayes.
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Análise Bayesiana para a distribuição Exponencial-Logarítmica

Análise Bayesiana para a distribuição Exponencial-Logarítmica

Várias propriedades da distribuição EL(p, β), tais como: tempo de falha médio, gera- dores de momentos, moda e variância são apresentados em Tahmasbi and Rezaei (2008). Eles mostram também a estimação clássica dos parâmetros, suas variâncias e covariân- cias assintóticas. Entretanto, não há trabalho algum proposto na literatura que mostre a estimação de seus parâmetros sob um enfoque Bayesiano, mesmo para dados sem censuras. Na prática, os dados relacionados com o tempo de falha de um componente eletrônico são geralmente censurados ou sujeitos a "stress", por exemplo, alta temperatura, alta voltagem, etc. Os dados são "censurados" quando existem elementos na amostra para os quais somente o tempo máximo e mínimo são conhecidos. A censura ou a aceleração dos dados são comuns na prática devido ao longo tempo de espera até que ocorra uma falha. Quanto maior sofisticação tecnológica na construção do componente, maior será a necessidade de censura do seu tempo de vida. Com dados censurados é importante desenvolver técnicas para prever o tempo real de falha do componente censurado ou prever o tempo de vida dos componentes que não estão na amostra (observações futuras). Dentre os objetivos deste trabalho, pretende-se utilizar dados não-censurados e censurados com diferentes distribuições a priori para análise da distribuição EL(p, β).
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Análise bayesiana do funcionamento diferencial do item.

Análise bayesiana do funcionamento diferencial do item.

Em Soares, Genovez & Galvão (2005) foi apresentada uma análise sistemática do funcionamento diferencial exibido pelos itens de geografia utilizados para avaliar os alunos da 4ª série do ensino fundamental no PROEB/SIMAVE-2001. O funcionamento dos itens foi analisado comparativamente para as diferentes regiões do estado de Minas Gerais, representadas pelos pólos regionais de ensino: pólo 1 – que compreende a região Metropolitana de Belo Horizonte; pólo 2 – região centro-sul; pólo 3 – região do triângulo mineiro; pólo 4 – região da Zona da Mata e pólo 5 – região Norte do estado. Naquele trabalho, três etapas distintas da investigação foram realizadas: na primeira os itens que exibiam funcionamento diferencial foram identificados com o uso do programa Bilog-mg utilizando-se modelos da teoria da Resposta ao Item para grupos múltiplos ( cf . Bock & Zimovski, 1995); na segunda o funcionamento diferencial identificado foi confirmado ou não através das estatísticas clássicas fornecidas pelo SisAni e, a partir delas, o DIF encontrado foi classificado como desprezível, pequeno, intermediário ou grande; finalmente na terceira etapa a natureza do funcionamento diferencial foi investigada, sendo que conexões e extrapolações empíricas foram construídas de tal forma que se pôde chegar a uma interpretação sistêmica. Dezessete itens, dentro de um conjunto de 81 aplicados, exibiram algum funcionamento diferencial mais relevante. Sete desses itens avaliaram o conhecimento do aluno sobre as diferenças entre o espaço urbano e o espaço rural. Se ele seria capaz, por exemplo, de discriminar os produtos do campo de os produtos da cidade. Como, em geral, esses itens foram mais fáceis para os alunos das demais regiões do estado do que para os alunos do pólo Capital, pôde-se inferir que, provavelmente, o fato de os alunos dessas regiões estarem mais próximos de zonas rurais se refletiu numa maior competência nas respostas a essas questões. Infelizmente, as conclusões obtidas são genéricas, baseadas no bom senso e carecem de uma confirmação embasada em uma maior evidência estatística. Utilizou-se, então, neste trabalho, o novo método apresentado para confirmar ou não as conclusões apresentadas em Soares et al. (2005). Lembrando, o teste analisado avaliou os alunos da 4ª série do ensino fundamental da rede estadual de ensino do Estado de Minas Gerais em 2001. Tomando como o grupo de referência a região metropolitana de Belo- Horizonte, e adotando-se como co-variável explicativa para o DIF na dificuldade uma variável dicotômica W 1 i = 1 – para os itens associados à competência mencionada – e,
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Relações filogenéticas do grupo panarthropoda avaliadas através de sequências do gene rDNA 18s

Relações filogenéticas do grupo panarthropoda avaliadas através de sequências do gene rDNA 18s

As árvores de máxima verossimilhança e análise bayesiana apresentam os comprimentos dos ramos de tamanhos proporcionais ao número de substituições. A árvore é enraizada por um grupo externo, formado pelos Annelida, que é distante filogeneticamente dos clados analisados. Os números contidos nos nós da topologia de máxima verossimilhança são do teste de confiança (bootstrap) e representam a frequência que os grupos foram amostrados da forma apresentada nos ramos. Já os números mostrados na análise bayesiana representam a probabilidade posterior. Acima de 70, esses dados são confiáveis. A árvore de máxima parcimônia não possui seus ramos proporcionais ao número de substituições. Os números nos nós também representam o bootstrap.
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Filogenia e filogeografia molecular de Anadenanthera Speg. Leguminosae (Mimosoideae)

Filogenia e filogeografia molecular de Anadenanthera Speg. Leguminosae (Mimosoideae)

MrModeltest v2.3 (Nylander 2004) foi alimentado com o conjunto de dados de ITS. O Akaike Information Criteria (Akaike 1973) indicou HKY como o melhor modelo de evolução molecular entre os 24 modelos testados. Usando o modelo HKY, MrBayes v3.1.2 (Ronquist 2003) estimou a filogenia Bayesiana. Cada análise Bayesiana foi realizada usando duas corridas simultâneas de 10 milhões de gerações cada, com uma cadeia fria e três aquecidas em cada corrida. A amostragem foi realizada uma vez a cada mil árvores. As primeiras 250 árvores foram descartadas como amostras burn-in. Para cada análise, 50% da maioria das árvores consenso das duas corridas independentes foi obtida com probabilidade posterior (PP) igual à frequência de bipartição.
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