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http://hdl.handle.net/1843/ICED-9ASP59| Tipo: | Tese de Doutorado |
| Título: | Estrutura de covariação em modelos bayesianos espaciais |
| Autor(es): | Erica Castilho Rodrigues |
| Primeiro Orientador: | Renato Martins Assuncao |
| Primeiro membro da banca : | Marcos Oliveira Prates |
| Segundo membro da banca: | Rosangela Helena Loschi |
| Terceiro membro da banca: | Wagner Meira Junior |
| Quarto membro da banca: | Alexandre Loureiros Rodrigues |
| Quinto membro da banca: | Thaís Cristina Oliveira da Fonseca |
| Resumo: | No mapeamento de doenças, é necessário especificar uma estrutura de vizinhanhança para fazer inferências sobre a distribuição geográfica dos riscos relativos, Essa estrutura pode ser usada para modelar a dependência espacial dos dados. Um ponto importante é como modelar essadependência, qual tipo de covariância será definida entre os pares de áreas. Nesste trabalho é feita uma análise da estrutura de covariância para dados de áareas. Em partes desse trabalho novos modelos são propostos e, outras, modelos presentes na literatura são analisados cuidadosamente. Em um contexto um pouco diferente, a depensência entre os dados pode ser utilizada para recuperar outros tipos de informação, como por exemplo, a localização dos eventos. Resovemos esse tipo de problema para o caso especiífico de uma rede social, o twitter. As arestas do grafo agora não representammais vizinhnça geográfica, mas sim relações de amizades entre os usuários.Mostramos como essa informação associada ao tipode publicação de cada usuáario pode ser utilizada para inferir sua localização. |
| Assunto: | Estatística Análise espacial (Estatística) Doenças Markov, processos de Campos aleatórios Teoria bayesiana de decisão estatistica Análise espacial (Estatística) |
| Idioma: | Português |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ICED-9ASP59 |
| Data do documento: | 7-Dez-2012 |
| Aparece nas coleções: | Teses de Doutorado |
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