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dc.contributor.authorReis, Juliana Coutinho dos
dc.date.accessioned2016-06-02T20:05:58Z
dc.date.available2007-07-11
dc.date.available2016-06-02T20:05:58Z
dc.date.issued2006-05-03
dc.identifier.citationREIS, Juliana Coutinho dos. Modelo bayesiano de coincidências em processos de listagens. 2006. 90 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2006.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4499
dc.description.abstractIn this work we present a bayesian methodology to estimate the number of coincident individuals of two lists, considering the occurrence of correct and incorrect registers of the informations registers of each individual present in the lists. We adopt, in this model, three di¤erent prioris for the number of coincident pairs and study its performance through simulated data. Due to di¢ culties found in the choice of the hiperparameters of this model, we present as solution to the this problem a hierarchic bayesian model and verify its adequateness through the gotten estimates for simulated data.eng
dc.description.sponsorshipFinanciadora de Estudos e Projetos
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectCadeias de Markovpor
dc.subjectCoincidênciapor
dc.subjectListaspor
dc.subjectInferência bayesianapor
dc.subjectGibbs samplingpor
dc.titleModelo bayesiano de coincidências em processos de listagenspor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Leite, José Galvão
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=E94199por
dc.description.resumoNesta dissertação apresentamos uma metodologia bayesiana para estimar o número de indivíduos coincidentes de duas listas, considerando a ocorrência de registros corretos e incorretos das informações cadastrais de cada indivíduo presente nas listas. Adotamos três diferentes prioris para o número de pares coincidentes e estudamos sua performance através de dados simulados. Devido às dificuldades encontradas na escolha dos valores dos hiperparâmetros deste modelo, apresentamos como solução a este problema um modelo bayesiano hierárquico e verificamos sua adequabilidade através das estimativas obtidas para dados simulados.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística - PPGEspor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICApor


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