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    • Modelo de mistura de regressão: uma abordagem bayesiana 

      Cotrim, Luiz Gabriel Fernandes (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 ...

    • Algoritmos de estimação para modelos Markovianos não-homogêneos 

      Sabillón, Gustavo Alexis (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 27/02/2020)
      Hidden Markov models are a statistical paradigm which can be used to mode stochastic processeswhere the observable values are directly dependent on a sequence of hidden random variables.In the context of the hidden Markov ...

    • Métodos de estimação baseados em modelos na presença de dados faltantes 

      Ribeiro, Taís Roberta (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 14/10/2022)
      The missing data are observations that should have been made, but were not for some reason, thus reducing the ability to understand the nature of the phenomenon, in addition to making it difficult to extract information ...

    • Bayesian variable selection for logistic mixture models with Pólya-Gamma data augmentation 

      Bogoni, Mariella Ananias (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 15/02/2022)
      In this work, Bayesian methods for estimating and selecting variables in a mixture of logistic regressions model are presented. In order to simplify its Bayesian estimation, we extend the data augmentation approach ...