Análise bayesiana empírica de dados dicotômicos com erros e classificações repetidas

Magda Carvalho Pires

Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/MCMI-72JMBV

Tipo:	Dissertação de Mestrado
Título:	Análise bayesiana empírica de dados dicotômicos com erros e classificações repetidas
Autor(es):	Magda Carvalho Pires
Primeiro Orientador:	Roberto da Costa Quinino
Primeiro Coorientador:	Emilio Suyama
Primeiro membro da banca :	Cibele Queiroz da Silva
Segundo membro da banca:	Emilio Suyama
Terceiro membro da banca:	Marta Afonso Freitas
Resumo:	Considera-se o problema da estimação bayesiana de uma proporção p de interesse onde a classificação das unidades esta sujeita a erros de diagnostico. Na abordagem Bayesiana, a utilização de distribuições a priori Uniforme com parâmetros zero e um para os erros de classificação e para proporção de interesse geram uma média a posteriori para proporção igual 0,50 independentemente do resultado amostral, além de grande variabilidade. ´E necessário, portanto, que a distribuição a priori seja informativa, o que nem sempre é possível. Neste trabalho, utiliza-se classificações repetidas e distribuição a priori empyrica para apresentar uma solução ao problema. Resultados de simulação indicam que a metodologia desenvolvida apresenta uma boa estimativa da proporção de interesse quando o número de classificações repetidas é igual ou superior a três
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/MCMI-72JMBV
Data do documento:	1-Mar-2006
Aparece nas coleções:	Dissertações de Mestrado

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