Metodos Monte Carlo Via Cadeias De Markov
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1. Modelagem de volatilidade via modelos GARCH com erros assimétricos: abordagem Bayesiana / Volatility modeling through GARCH models with asymetric errors: Bayesian approach
A modelagem da volatilidade desempenha um papel fundamental em Econometria. Nesta dissertação são estudados a generalização dos modelos autorregressivos condicionalmente heterocedásticos conhecidos como GARCH e sua principal generalização multivariada, os modelos DCC-GARCH (Dynamic Condicional Correlation GARCH). Para os erros desses modelos são con
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 12/06/2012
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2. Seleção de modelos cópula-GARCH: uma abordagem bayesiana / Copula-Garch model model selection: a bayesian approach
Esta dissertação teve como objetivo o estudo de modelos para séries temporais bivariadas, que tem a estrutura de dependência determinada por meio de funções de cópulas. A vantagem desta abordagem é que as cópulas fornecem uma descrição completa da estrutura de dependência. Em termos de inferência, foi adotada uma abordagem Bayesiana com utiliza�
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 04/06/2012
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3. Algumas extensões da distribuição Birnbaum-Saunders: uma abordagem Bayesiana
A distribuição Birnbaum-Saunders (BS) está baseada em um argumento físico de dano cumulativo que produz a fadiga de materiais. Esta fadiga foi identificada como uma importante causa de falhas em estruturas de engenharia. Nos últimos tempos, este modelo tem sido aplicado em outras áreas, tais como: ciências da saúde, ambientais, florestais, demográfi
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 09/01/2012
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4. Estimação e diagnóstico na distribuição exponencial por partes em análise de sobrevivência com fração de cura / Estimation and diagnostics for the piecewise exponential distribution in survival analysis with fraction cure
O principal objetivo deste trabalho é desenvolver procedimentos inferências em uma perspectiva bayesiana para modelos de sobrevivência com (ou sem) fração de cura baseada na distribuição exponencial por partes. A metodologia bayesiana é baseada em métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). Para detectar observações influentes nos modelos
Publicado em: 2011
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5. Família Weibull de razão de chances na presença de covariáveis
A distribuição Weibull é uma escolha inicial freqüente para modelagem de dados com taxas de risco monótonas. Entretanto, esta distribuição não fornece um ajuste paramétrico razoável quando as funções de risco assumem um formato unimodal ou em forma de banheira. Neste contexto, Cooray (2006) propôs uma generalização da família Weibull consider
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 18/03/2009
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6. Modelagem espaço-temporal do padrão de infestação da broca do café levando em consideração excesso de zeros e dados faltantes
O estudo da distribuição de pragas em espaço e tempo em sistemas agrícolas fornece informação importante para a otimização de programas de manejo integrado de pragas e para o planejamento de experimentos. Dois problemas estatísticos comumente associados à modelagem espaço-temporal desse tipo de dados que dificultam sua implementação são o exces
Scientia Agricola. Publicado em: 2009-02
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7. The use of Monte Carlo simulation via Markov chains in genetic breeding / O uso de simulação de Monte Carlo via cadeias de Markov no melhoramento genético
Este trabalho teve por objetivo fornecer um referencial teórico e aplicado sobre os principais métodos de simulação de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC), buscando dar ênfase em aplicações no melhoramento genético. Assim, apresentaram-se os algoritmos de Metropolis-Hastings, simulated annealing e amostrador de Gibbs. Os aspectos teóricos dos m
Publicado em: 2009
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8. Modelos longitudinais de grupos múltiplos multiníveis na teoria da resposta ao item: métodos de estimação e seleção estrutural sob uma perspectiva bayesiana / Longitudinal multiple groups multilevel models in the item response theory : estimation methods and structural selection under a bayesian perspective
No presente trabalho propomos uma estrutura bayesiana, através de um esquema de dados aumentados, para analisar modelos longitudinais com grupos mútiplos (MLGMTRI) na Teoria da Resposta ao Item (TRI). Tal estrutura consiste na tríade : modelagem, métodos de estimação e métodos de diagnóstico para a classe de MLGMTRI. Na parte de modelagem, explorou-s
Publicado em: 2008
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9. Bayesian binary regression model: an application to in-hospital death after AMI prediction
Um modelo bayesiano de regressão binária é desenvolvido para predizer óbito hospitalar em pacientes acometidos por infarto agudo do miocárdio. Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) são usados para fazer inferência e validação. Uma estratégia para construção de modelos, baseada no uso do fator de Bayes, é proposta e aspectos de val
Pesquisa Operacional. Publicado em: 2004-08
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10. Uso de Métodos Bayesianos para Confiabilidade de Redes / Using Bayesian methods for network reliability
Neste trabalho apresentamos uma análise Bayesiana para confiabilidade de sistemas de redes usando métodos de simulação de Monte Carlo via Cadeias de Markov. Assumimos diferentes densidades a priori para as confiabilidades dos componentes individuais, com o objetivo de obtermos sumários de interesse. A metodologia é exemplificada condiderando um sistema
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 21/05/1999