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dc.contributor.authorOda, Fausto Hideki
dc.date.accessioned2016-06-02T20:04:50Z
dc.date.available2009-05-13
dc.date.available2016-06-02T20:04:50Z
dc.date.issued2008-06-12
dc.identifier.citationODA, Fausto Hideki. Inferência bayesiana para o tamanho de uma população fechada com erros de registros de dados amostrais. 2008. 75 f. Tese (Doutorado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2008.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4479
dc.description.abstractIn 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 information in the lists are capable of mismatches and, with relation to the bayesian method, the prioris distributions are noninformative and they have maximum enthropy for the parameters. We also present the bayesian model, witch has considered the numbers elements of the two lists as a latent variable. We compare these models through examples with simulated and real data.eng
dc.description.sponsorshipFinanciadora de Estudos e Projetos
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectInferência bayesianapor
dc.subjectVariável latentepor
dc.subjectProcesso sequencial de captura-recapturapor
dc.subjectMCMCpor
dc.titleInferência bayesiana para o tamanho de uma população fechada com erros de registros de dados amostraispor
dc.typeTesepor
dc.contributor.advisor1Leite, José Galvão
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=E94199por
dc.description.resumoNesta dissertação determinamos estimativas de máxima verossimilhança e bayesianas do tamanho de uma população fechada, a partir de duas listas de dados de elementos da população. Supomos que os registros das informações individuais nas listas são passíveis de erros e, com relação ao método bayesiano, as distribuições a priori adotadas para os parâmetros são não informativas e de máxima entropia. Apresentamos também um o modelo bayesiano, onde consideramos o número de elementos coincidentes nas duas listas como uma variável latente. Comparamos estes três modelos através de exemplos com dados simulados e reais.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
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/3622037943353822por


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