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http://hdl.handle.net/1843/ICED-86XQ7H| Type: | Tese de Doutorado |
| Title: | Abordagem bayesiana para modelos de regressão logística com erros e classificações repetidas |
| Authors: | Magda Carvalho Pires |
| First Advisor: | Roberto da Costa Quinino |
| First Referee: | Linda Lee Ho |
| Second Referee: | Luiz Henrique Duczmal |
| Third Referee: | Enrico Antonio Colosimo |
| metadata.dc.contributor.referee4: | Cibele Queiroz da Silva |
| Abstract: | Sob o enfoque bayesiano, apresentamos uma abordagem que incorpora classificações repetidas e independentes ao modelo de regressão logística em que a variável resposta está sujeita a erros de classificação. O primeiro modelo proposto (MTS) considera onúmero total de sucessos obtidos nas classificações, enquanto o segundo modelo (MCF) considera a classificação final do elemento após essas classificações. Os modelos propostos utilizam distribuições a priori de médias condicionadas e o método ARMS em Gibbs Sampler para realizar o processo de inferência. Estudos de simulação demonstraram que MCF apresenta melhor desempenho quando comparado ao MTS e ao modelo em que é realizada apenas uma classificação do elemento amostral. |
| Subject: | Estatística Análise de erros (Matemática) Teoria bayesiana de decisão estatistica |
| language: | Português |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ICED-86XQ7H |
| Issue Date: | 11-May-2010 |
| Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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