| dc.contributor.author | Prado, Flávia Bolssone do | |
| dc.date.accessioned | 2016-06-02T20:06:08Z | |
| dc.date.available | 2013-06-11 | |
| dc.date.available | 2016-06-02T20:06:08Z | |
| dc.date.issued | 2013-04-05 | |
| dc.identifier.citation | PRADO, Flávia Bolssone do. Modelos de regressão bivariados Bernoulli : exponencial. 2013. 95 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2013. | por |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4569 | |
| dc.description.sponsorship | Universidade Federal de Sao Carlos | |
| dc.format | application/pdf | por |
| dc.language | por | por |
| dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
| dc.rights | Acesso Aberto | por |
| dc.subject | Análise de regressão | por |
| dc.subject | Modelos de regressão | por |
| dc.subject | Estimadores de Bayes | por |
| dc.subject | Distribuição exponencial | por |
| dc.subject | Distribuição de Bernoulli | por |
| dc.title | Modelos de regressão bivariados Bernoulli : exponencial | por |
| dc.type | Dissertação | por |
| dc.contributor.advisor1 | Diniz, Carlos Alberto Ribeiro | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781846J4&dataRevisao=null | por |
| dc.description.resumo | Neste trabalho desenvolvemos modelos de regressão para respostas bivariadas, discreta e contínua, com a variável discreta seguindo distribuição Bernoulli e a variável contínua, condicionada na discreta, seguindo distribuição exponencial. Um procedimento de ajuste, via abordagem Bayesiana, é utilizado para estimar os parâmetros do modelo e uma análise de resíduos Bayesianos é apresentada. Um estudo de simulação é descrito a fim de ilustrar a metodologia desenvolvida. Utilizamos três tamanhos amostrais diferentes para analisarmos os resultados. Aplicamos o modelo em um conjunto de dados reais relacionado a gastos com pacientes internados em hospitais, levando em consideração a utilização, ou não, de tratamento cirúrgico. A covariável disponível para a análise foi o número de dias de permanência do paciente hospitalizado. | por |
| dc.publisher.country | BR | por |
| dc.publisher.initials | UFSCar | por |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs | por |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA | por |
| dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/2304280269027445 | por |
