Pseudo Maximum Likelihood Estimation
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1. Modelos de regressão beta com erro nas variáveis / Beta regression model with measurement error
Neste trabalho de tese propomos um modelo de regressão beta com erros de medida. Esta proposta é uma área inexplorada em modelos não lineares na presença de erros de medição. Abordamos metodologias de estimação, como máxima verossimilhança aproximada, máxima pseudo-verossimilhança aproximada e calibração da regressão. O método de máxima ver
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 25/05/2012
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2. Combinação de modelos de campos aleatórios markovianos para classificação contextual de imagens multiespectrais / Combining markov random field models for multispectral image contextual classification
This work presents a novel MAP-MRF approach for multispectral image contextual classification by combining higher-order Markov Random Field models. The statistical modeling follows the Bayesian paradigm, with the definition of a multispectral Gaussian Markov Random Field model for the observations and a Potts MRF model to represent the a priori knowledge. In
Publicado em: 2010
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3. Modelling Complex Longitudinal Survey Data
Modelling methods for longitudinal complex survey data are investigated in this thesis. An empirical investigation using longitudinal survey data is conducted. Variance effects of clustering are identified and results indicate that clustering impacts may be stronger for longitudinal studies than for cross-sectional studies. Earlier empirical evidence that th
Publicado em: 2005