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dc.contributor.authorLima, Luis Gustavo Guedes Bessa
dc.date.accessioned2016-06-02T20:05:58Z
dc.date.available2007-08-16
dc.date.available2016-06-02T20:05:58Z
dc.date.issued2007-01-11
dc.identifier.citationLIMA, Luis Gustavo Guedes Bessa. Planejamento de experimentos bayesianos: aplicações em experimentos na presença de tendências lineares.. 2007. 121 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2007.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4502
dc.description.abstractWe present a general introduction in the construction of experimental design, spe- cially a general factorial design and factorial design 2k and some Bayesian criteria in the construction of experimental design. In practice, usually the researcher can have a priori knowledge of specialists for estimated quantities from an experiment. The use of Bayesian methods can take on best results with low costs. Many Bayesian criteria in- troduced in literature are presented. One of the main applications in the experimental design construction involve the existance of linear trends with objective of verifying the best sequence of runs, specially the factorial designs with eight runs. In this disertation, we introduce some basic concepts in design of experiments and the use of the Bayesian approach to have more e¢ cient and less cost experiments. The main goal of the work, is to consider a special case of great importance in applied indistrial work: the presence of linear trend. In this case, we present a comparative study in design of experiments under the classical and Bayesian approaches.eng
dc.description.sponsorshipFinanciadora de Estudos e Projetos
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectEstatísticapor
dc.subjectPlanejamento experimentalpor
dc.subjectPlanejamento fatorialpor
dc.subjectMétodo bayesianopor
dc.subjectDensidades preditivaspor
dc.subjectTendências linearespor
dc.subjectExperimental designeng
dc.subjectFactorial designseng
dc.subjectBayesian criteriaeng
dc.subjectUtility func-tionseng
dc.subjectPredictive densitieseng
dc.subjectLinear trendseng
dc.titlePlanejamento de experimentos bayesianos: aplicações em experimentos na presença de tendências linearespor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Achcar, Jorge Alberto
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4787720T8por
dc.description.resumoInicialmente apresentamos uma introdução geral sobre planejamentos de experimen- tos, em especial, o planejamento fatorial geral e o planejamento fatorial 2k, e alguns critérios Bayesianos na construção de planejamentos de experimentos. Na prática, usual- mente o pesquisador pode ter conhecimento a priori de especialistas das quantidades a serem estimadas, a partir de um experimento. O uso de métodos Bayesianos pode levar à melhores resultados com menores custos. Vários critérios Bayesianos introduzidos na liter- atura são apresentados. Algumas aplicações são consideradas para ilustrar a metodologia proposta. Uma das principais aplicações na construção de um planejamento de exper- imentos envolve a presença de tendências lineares com o objetivo de verificar a melhor seqüência possível de ensaios, em especial o planejamento fatorial com oito ensaios. Nesta dissertação, pretendemos introduzir alguns conceitos básicos em planejamen- tos de experimentos e o uso do enfoque Bayesiano que leva à experimentos com melhor eficiência e menores custos. Como objetivo principal de trabalho, vamos considerar um caso especial de grande importância nas aplicações industriais: a presença de tendên- cias lineares. Neste caso, vamos apresentar um estudo comparativo em planejamento de experimentos clássicos e planejamento de experimentos Bayesianos.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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