Extending JAGS for spatial data

dc.creatorMagno Tairone de Freitas Severino
dc.date.accessioned2019-08-14T18:57:10Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:08:30Z
dc.date.available2019-08-14T18:57:10Z
dc.date.issued2018-02-22
dc.description.abstractBayesian hierarchical modeling for spatial data is challenging for professionals from other areas than statistics. From a technical perspective, setting the model and the prior distributions are the simplest part of the process. What makes it dicult is the com putation of the posterior full conditionals and the implementation of the Gibbs Sampleralgorithm. The BUGS (Bayesian inference Using Gibbs Sampling) family of statistical softwares reduces the eort of modeling, since the user must indicate only the prior distributions and the likelihood function. However, in general these softwares do not im plement several spatial models, although users of WinBUGS and OpenBUGS can enjoy fromthe spatial add-on called GeoBUGS. JAGS (Just Another Gibbs Sampler), the open-source C++ developed version of the BUGS family, does not contain any function or distribution for spatial modeling. This project aims to ll this gap through the implementation of an extension to the JAGS software, allowing users from dierent elds to perform a spatialdata modeling and analysis
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/BUOS-AZGNHV
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectEstatistica
dc.subjectTeoria bayesiana de decisão estatistica
dc.subjectAnálise espacial (Estatística)
dc.subject.otherJags
dc.subject.otherAmostrador de gibbs
dc.subject.otherInferência bayesiana
dc.subject.otherEstatística espacial
dc.titleExtending JAGS for spatial data
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor-co1Fabio Nogueira Demarqui
local.contributor.advisor1Vinicius Diniz Mayrink
local.contributor.referee1Fabio Nogueira Demarqui
local.contributor.referee1Marcos Oliveira Prates
local.contributor.referee1Leonardo Soares Bastos
local.description.resumoA modelagem hierarquica Bayesiana para dados espaciais pode ser bastante desaadora para prossionais de áreas para além da estatística. Do ponto de vista técnico, a parte mais simples do processo é denir o modelo e as distribuições a priori. A diculdade está no cálculo das distribuições condicionais completas a posteriori e na implementação do algoritmo amostrador de Gibbs. A família de softwares estatísticos BUGS (acrônimo para inferência Bayesiana usando o amostrador de Gibbs, em tradução literal) reduz oesforço de modelagem, uma vez que o usuário deve indicar apenas as distribuições a priori e a verossimilhança dos dados. Entretanto, em geral tais softwares não permitem análises mais complexas de dados espaciais, embora usuários do WinBUGS e do OpenBUGS podemusar o módulo espacial GeoBUGS. JAGS (apenas outro amostrador de Gibbs, em tradução literal), é uma alternativa á famlia BUGS, desenvolvida em C++ com código aberto, não contém nenhuma função ou distribuição disponível que simplique a modelagem de da dos espaciais. O objetivo fundamental deste trabalho é suprir essa falta, implementando um módulo para o software JAGS que permita aos usuários de diferentes áreas realizar modelagem e análise de dados espacias de maneira simples
local.publisher.initialsUFMG

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