Listar Teses e dissertações por título
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Estudo do impacto da escolha do modelo para o controle de overdose na fase I dos ensaios clínicos
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 03/10/2018)Escalation with overdose control proportional hazards is a Bayesian method with overdose control that estimates the maximum tolerated dose (MTD) assuming that the time a patient takes to show toxicity follows the proportional ... -
Um estudo dos modelos de sobrevivência de longa duração LIGcr e GEPGWcr
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 04/10/2022)In this work we study two long-term survival models denomined Logaritmic Inverse Gaussian cure rate (LIGcr) model and Geometric Exponentiated Power Generalized Weibull cure rate (GEPGWcr) model. Both models take into ... -
Extensões do resíduo quantílico
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 20/12/2022)Regression models have profound importance in analyses that aim to investigate the relationship between a dependent variable and a set of predictor variables. The diagnostic analysis is a fundamental step in validating a ... -
Família Kumaraswamy-G para analisar dados de sobrevivência de longa duração
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, , 25/02/2015)In survival analysis is studied the time until the occurrence of a particular event of interest and in the literature, the most common approach is parametric, where the data follow a specific probability distribution. ... -
Frailty model for multiple repairable systems hierarchically represented in serial/parallel structures under assumption of ARAm imperfect repairs
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 27/04/2021)The main objective of this thesis is to extend the methodology used to treat failure time data. In particular, we wish to propose an appropriate modeling to a context of hierarchically represented repairable systems, subject ... -
Full Bayesian Significance Test para dados de sobrevivência bivariados: seleção de modelos encaixados da cópula PVF
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 28/06/2021)The investigation and modeling of the existing dependence in a set of random variables is a widely discussed topic in statistics. In this context, the use of copulas becomes interesting because it is a flexible approach ... -
GARMA models, a new perspective using Bayesian methods and transformations
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 16/12/2016)Generalized autoregressive moving average (GARMA) models are a class of models that was developed for extending the univariate Gaussian ARMA time series model to a flexible observation-driven model for non-Gaussian time ... -
Hedging no modelo com processo de Poisson composto
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 07/12/2015)The investor, that negotiate assets, is subject to economic risks of any negotiation because there is no certainty regarding the appreciation or depreciation of an asset. Here comes the futures market, where contracts can ... -
Inferência bayesiana em modelos de volatilidade estocástica usando métodos de Monte Carlo Hamiltoniano
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 10/08/2018)This paper presents a study using Bayesian approach in stochastic volatility models for modeling financial time series, using Hamiltonian Monte Carlo methods (HMC). We propose the use of other distributions for the errors ... -
Inferência Bayesiana para modelos de volatilidade estocástica baseados em mistura de escala da distribuição normal assimétrica
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 28/02/2023)This dissertation aims to evaluate and compare the performance of the No-U-Turn Sampler (NUTS) algorithm, implemented in the Stan software, in estimating the parameters of stochastic volatility models with leverage based ... -
Inferência em modelos de mistura via algoritmo EM estocástico modificado
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 02/06/2017)We present the topics and theory of Mixture Models in a context of maximum likelihood and Bayesian inferece. We approach clustering methods in both contexts, with emphasis on the stochastic EM algorithm and the Dirichlet ... -
Inferência em redes aleatórias com pesos discretos
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 04/04/2023)Random networks have been widely used to describe interactions between objects, including interpersonal relationships between individuals. One of the most important features of networks is the presence of communities, which ... -
Influência local com procura "forward' em modelos de regressão linear
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, , 25/02/2015)The identification of influential and/or atypical observations in a data set is known as a part of the diagnostic analysis. One of the purposes of the diagnostic analysis is to verify the robustness of a statistical model, ... -
Lambert-F univariate distributions for asymmetrical data
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 16/12/2021)In this dissertation, we propose new univariate continuous distributions for modeling asymmetrical data. Initially, starting from a non-linear parametric transformation of an uniform random variable, we propose a new ... -
Mapas da transmutação : modelagem, propriedades estruturais, estimação e aplicações
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 05/12/2016)Initially, we use the quadratic transmutation maps to compose a new probability model: the transmuted log-logistic distribution. Transmutation maps are a convenient way of constructing new distributions, in particular ... -
Metanálise para modelos de regressão
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 28/10/2016) -
Método bagging para aprimoramento de previsões de séries temporais
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 22/10/2021)Different methodologies are proposed and explored aiming to reduce time series forecasting error. A promising approach consists in combining different forecasts from different models in order to get a better accuracy, ... -
Método Zero-Variance para Monte Carlo Hamiltoniano aplicado a modelos GARCH univariados e multivariados
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/05/2021)This PhD work develops, compares and applies Monte Carlo Markov Chains (MCMC) methods for parameter estimation in univariate and multivariate GJR-GARCH models. Specifically, the following problems are addressed: (i) ... -
Métodos Bayesianos para seleção de modelos de mistura de distribuições normais e t de Student assimétricas
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 28/06/2023)In this work, we consider mixture models whose components of the mixture are modeled by the skew normal and skew t distributions. For the estimation of these skew mixtures models, we used a Bayesian approach, via Markov ... -
Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/06/2017)Regression models for binary response variables are very common in several areas of knowledge. The most used model in these situations is the logistic regression model, which assumes that the logit of the probability of ...