Navegando Interinstitucional em Estatística - PIPGEs por assunto "Inferência Bayesiana"
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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 ... -
Modelos estocásticos de transmissão para análises genéticas de características epidemiológicas
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 01/08/2023)Epidemics can significantly affect animal production and generate large economic impacts. Furthermore, current practices for treating and controlling infectious diseases in farmed animals do not always show the desired ... -
Detecting influential observations in spatial models using Bregman divergence
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 26/02/2018)How to evaluate if a spatial model is well ajusted to a problem? How to know if it is the best model between the class of conditional autoregressive (CAR) and simultaneous autoregressive (SAR) models, including homoscedasticity ... -
Estudo comparativo de métodos de estimação do modelo de resposta gradual para dados de burnout em enfermeiras
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 27/04/2020)The graded response model is an Item Response Theory (IRT) model where items admit a polytomous response widely known in the literature. The motivation for this study comes from a data set which belongs to the RN4CAST ... -
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 ... -
Inferência bayesiana em modelos de volatilidade estocástica usando métodos de Monte Carlo Hamiltoniano
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 10/08/2018)This paper presents a study using Bayesian approach in stochastic volatility models for modeling financial time series, using Hamiltonian Monte Carlo methods (HMC). We propose the use of other distributions for the errors ... -
Statistical inference for non-homogeneous Poisson process with competing risks: a repairable systems approach under power-law process
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 30/08/2019)In this thesis, the main objective is to study certain aspects of modeling failure time data of repairable systems under a competing risks framework. We consider two different models and propose more efficient Bayesian ... -
Análise bayesiana de dados funcionais com o uso de processo Gaussiano e metanálise: uma aplicação para a marcha humana
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 02/05/2019)The term "functional data" arised to accommodate situations in which each observation can be naturally interpreted as a function. These situations have become increasingly common with the availability of measuring instruments ... -
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 ...