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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2018.tde-05072018-164225
Document
Auteur
Nom complet
Eliardo Guimarães da Costa
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2017
Directeur
Jury
Singer, Julio da Motta (Président)
Achcar, Jorge Alberto
Andrade Filho, Mário de Castro
Paulino, Carlos Daniel Mimoso
Stern, Rafael Bassi
Titre en portugais
Tamanho amostral para estimar a concentração de organismos em água de lastro: uma abordagem bayesiana
Mots-clés en portugais
Critério da cobertura média
Critério do comprimento médio
Distribuição binomial negativa
Distribuição Poisson
Processo Dirichlet
Risco de Bayes
Resumé en portugais
Metodologias para obtenção do tamanho amostral para estimar a concentração de organismos em água de lastro e verificar normas internacionais são desenvolvidas sob uma abordagem bayesiana. Consideramos os critérios da cobertura média, do tamanho médio e da minimização do custo total sob os modelos Poisson com distribuição a priori gama e binomial negativo com distribuição a priori Pearson Tipo VI. Além disso, consideramos um processo Dirichlet como distribuição a priori no modelo Poisson com o propósito de obter maior flexibilidade e robustez. Para fins de aplicação, implementamos rotinas computacionais usando a linguagem R.
Titre en anglais
Sample size for estimating the organism concentration in ballast water: a Bayesian approach
Mots-clés en anglais
Average coverage criterion
Average length criterion
Bayes risk
Dirichlet process
Negative binomial distribution
Poisson distribution
Resumé en anglais
Sample size methodologies for estimating the organism concentration in ballast water and for verifying international standards are developed under a Bayesian approach. We consider the criteria of average coverage, of average length and of total cost minimization under the Poisson model with a gamma prior distribution and the negative binomial model with a Pearson type VI prior distribution. Furthermore, we consider a Dirichlet process as a prior distribution in the Poisson model with the purpose to gain more flexibility and robustness. For practical applications, we implemented computational routines using the R language.
 
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Costa_PhD_IME_USP.pdf (823.49 Kbytes)
Date de Publication
2018-07-06
 
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