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http://hdl.handle.net/1843/ICED-86XQ7H| Tipo: | Tese de Doutorado |
| Título: | Abordagem bayesiana para modelos de regressão logística com erros e classificações repetidas |
| Autor(es): | Magda Carvalho Pires |
| Primeiro Orientador: | Roberto da Costa Quinino |
| Primeiro membro da banca : | Linda Lee Ho |
| Segundo membro da banca: | Luiz Henrique Duczmal |
| Terceiro membro da banca: | Enrico Antonio Colosimo |
| Quarto membro da banca: | Cibele Queiroz da Silva |
| Resumo: | 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. |
| Assunto: | Estatística Análise de erros (Matemática) Teoria bayesiana de decisão estatistica |
| Idioma: | Português |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ICED-86XQ7H |
| Data do documento: | 11-Mai-2010 |
| Aparece nas coleções: | Teses de Doutorado |
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