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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-11042018-142242
Document
Auteur
Nom complet
Maria Jose Pegorin
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 1995
Directeur
Jury
Achcar, Jorge Alberto (Président)
Andrade, Dalton Francisco de
Milan, Luis Aparecido
Titre en portugais
ASPECTOS DE PARAMETRIZAÇÕES PARA INFERÊNCIAS BAYESIANAS APROXIMADAS PARA MODELOS DE COMPONENTES DE VARIÂNCIA
Mots-clés en portugais
Não disponível
Resumé en portugais
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.
Titre en anglais
Not available
Mots-clés en anglais
Not availabe
Resumé en anglais
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)
Date de Publication
2018-04-11
 
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