Bayesian Inference Statistic Inference
Mostrando 1-4 de 4 artigos, teses e dissertações.
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1. Bayesian methods in meta-analysis: specication of prior distributions for the between-studies variability / Métodos bayesianos em metanálise: especificação da distribuição a priori para a variabilidade entre os estudos
MAZIN, S. C. Bayesian methods in meta-analysis: specication of prior distributions for the between-studies variability. 2009. 175s. Dissertation (master degree) - Faculty of Medicine of Ribeir~ao Preto, University of S~ao Paulo, Ribeir~ao Preto, 2009. Health professionals, researchers and others responsible for health policy are often overwhelmed by amounts
Publicado em: 2009
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2. Construction of genetics maps in outbreeding species: A Bayesian approach with the use of a prior informative. / Construção de mapas genéticos em espécies de polinização aberta: uma abordagem Bayesiana com o uso de uma priori informativa.
A construção dos mapas Genéticos é importante para o melhoramento genético de plantas, pois são através desses mapas que pode se determinar em que pontos dos cromossomos as unidades hereditárias podem estar. Com o objetivo de verificar se o método Bayesiano incluindo a informação a priori pode ou não ser empregado nos estudos de construção de m
Publicado em: 2005
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3. Models for zero-inflated and overdispersed proportion data - a bayesian approach. / Modelos para proporções com superdispersão e excesso de zeros - um procedimento Bayesiano.
Neste trabalho, tres modelos foram ajustados a um conjunto de dados obtido de um ensaio de controle biol´ogico para Diatraea saccharalis, uma praga comum em planta¸coes de cana-de-a¸c´ucar. Usando a distribui¸cao binomial como modelo de probabilidade, um ajuste adequado nao pode ser obtido, devido `a superdispersao gerada pela variabililidade
Publicado em: 2004
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4. BAYESIAN LEARNING FOR NEURAL NETWORKS / APRENDIZADO BAYESIANO PARA REDES NEURAIS
This dissertation investigates the Bayesianan Neural Networks, which is a new approach that merges the potencial of the artificial neural networks with the robust analytical analysis of the Bayesian Statistic. Typically, theconventional neural networks such as backpropagation, have good performance but presents problems of convergence, when enough data for t
Publicado em: 1999