Análise bayesiana empírica de dados dicotômicos com erros e classificações repetidas
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Cibele Queiroz da Silva
Emilio Suyama
Marta Afonso Freitas
Emilio Suyama
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
Abstract
Assunto
Estatística, Análise de erros (Matemática), Teoria bayesiana de decisão estatistica
Palavras-chave
Análise Bayesiana, Dicotômicos com erros e classificações repetidas