Browsing by Subject "MCMC"
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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 ... -
Modelo de mistura com número de componentes desconhecido: estimação via método split-merge
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, , 30/11/2009)We propose the split-merge MCMC and birth-split-merge MCMC algorithms to analyse mixture models with an unknown number of components. The strategy for splitting is based on data and posterior distribution. Allocation ... -
Inferência bayesiana para o tamanho de uma população fechada com erros de registros de dados amostrais
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, , 12/06/2008)In this dissertation we determine maximum likelihood and bayesian estimates of the size of a closed population, from two lists of data of elements of the population. It has been supposed that the registers of the individual ... -
Aplicações em meta-análise sob um enfoque bayesiano usando dados médicos.
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, , 21/03/2006)In this work, we consider the use of Meta-analysis with a Bayesian approach. Meta-analysis is a statistical technique that combines the results of di¤erent independent studies with purpose to find general conclusions. This ... -
Utilização de técnicas bayesianas em modelos de regressão de Poisson para dados de contagem longitudinais e dados de contagem com medidas repetidas apresentando excesso de zeros
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, , 09/06/2008)In medical and biological researches we often .nd count data. For longitudinal count data, usual Poisson regression models, assuming independence among observations, are not applicable because of the correlation of these ... -
Uso de métodos clássicos e bayesianos em modelos de regressão beta
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, , 18/05/2007)This work involves a study of a regression model appropriated for situations which the response variable is measured in a continuous scale in the (0, 1) interval, as, for instance, taxes or proportions. The developed ... -
Uma análise bayesiana para dados composicionais.
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, , 03/03/2005)Compositional data are given by vectors of positive numbers with sum equals to one. These kinds of data are common in many applications, as in geology, biology, economy among many others. In this paper, we introduce a ... -
O efeito de reparametrização em testes de sobrevivência acelerados
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, , 11/06/2003)Accelerated life tests are frequently used in industrial experiments to obtain measures on the reliability of products. In these tests, the units are submited at higher levels of stress than usual and the informations ... -
Modelos não lineares truncados mistos para locação e escala
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, , 14/01/2015)We present a class of nonlinear truncated mixed-effects models where the truncation nature of the data is incorporated into the statistical model by assuming that the variable of interest, namely the truncated variable, ... -
Modelo de mistura de regressão: uma abordagem bayesiana
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 14/04/2020)In the current dissertation, we study the mixture regression models and present two Bayesian methodologies for their estimation. The first one considers the number of components is known and we propose the use of two ... -
Métodos de Monte Carlo Hamiltoniano aplicados em modelos GARCH
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 26/04/2019)One of the most important informations in financial market is variability of an asset. Several models have been proposed in literature with a view of to evaluate this phenomenon. Among them we have the GARCH models. This ... -
Modelos HMM com dependência de segunda ordem: aplicação em genética
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, , 20/02/2006)(See full text for download) -
Estimação bayesiana para medidas de desempenho de testes diagnósticos
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, , 05/01/2006)In the medical area, diagnostic tests are used to classify a patient as positive or negative with respect to a given disease. There are simple and more elaborate tests, each one with a speci9ed rate of misclassi9cation. To ... -
Inferência em grafos aleatórios exponenciais através de métodos MCMC
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, , Câmpus São Carlos, 11/12/2020)In this work we study statistical inference methods for random graphs. In particular, we study the Exponential Random Graph Model and we study Bayesian estimator based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. We apply ... -
Bayesian variable selection using data driven reversible jump: an application to schizophrenia data
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 17/12/2021)Symptom based diagnosis are known to be limited specially concerning complex disorders such as schizophrenia. Modern attempts in providing predictive risk for such disease, to assist existing diagnosis tools, integrate ...