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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-11042018-142242
Documento
Autor
Nome completo
Maria Jose Pegorin
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 1995
Orientador
Banca examinadora
Achcar, Jorge Alberto (Presidente)
Andrade, Dalton Francisco de
Milan, Luis Aparecido
Título em português
ASPECTOS DE PARAMETRIZAÇÕES PARA INFERÊNCIAS BAYESIANAS APROXIMADAS PARA MODELOS DE COMPONENTES DE VARIÂNCIA
Palavras-chave em português
Não disponível
Resumo em português
Neste trabalho, desenvolvemos uma análise para modelos de componentes de variância. Assumindo diferentes densidades a priori para os parâmetros do modelo de componentes de variância com 2 ou 3 componentes de variância, exploramos o uso de métodos de aproximação de Laplace para obter as quantidades a posteriori de interesse. Também estudamos a importância de uma boa parametrização para a obtenção de resultados precisos. Além disso, também consideramos distribuições não-normais para os efeitos aleatórios e desenvolvemos um estudo comparativo considerando diferentes conjuntos de dados.
Título em inglês
Not available
Palavras-chave em inglês
Not availabe
Resumo em inglês
In this work, we develop a Bayesian analysis for variance component models. Assuming different prior densities for the parameters of the model with 2 or 3 variance components, we explore the use of Laplace approximation methods to find the posterior summaries of interest. We also study the importance of a good parametrization to get accurate results. We also consider non-normal distribution for the randon effects and we develop a comparative study considering different data sets.
 
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MariaJosePegorin.pdf (98.89 Mbytes)
Data de Publicação
2018-04-11
 
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