Models for zero-inflated and overdispersed proportion data - a bayesian approach. / Modelos para proporções com superdispersão e excesso de zeros - um procedimento Bayesiano.
AUTOR(ES)
Adriano Ferreti Borgatto
DATA DE PUBLICAÇÃO
2004
RESUMO
Neste trabalho, tres modelos foram ajustados a um conjunto de dados obtido de um ensaio de controle biol´ogico para Diatraea saccharalis, uma praga comum em planta¸coes de cana-de-a¸c´ucar. Usando a distribui¸cao binomial como modelo de probabilidade, um ajuste adequado nao pode ser obtido, devido `a superdispersao gerada pela variabililidade dos dados e pelo excesso de zeros. Nesse caso, o modelo binomial inflacionado de zeros (ZIB) superdisperso ´e mais flex´ývel e eficiente para a modelagem desse tipo de dados. Entretanto, quando o interesse maior est´a sobre os valores positivos das propor¸coes, pode-se utilizar o modelo binomial truncado superdisperso. Uma abordagem alternativa eficiente que foi utilizada para a modelagem desse tipo de dados foi a Bayesiana, sendo o ajuste do modelo realizado usando as t´ecnicas de simula¸cao Monte Carlo em Cadeias de Markov, atrav´es do algoritmo Metropolis-Hastings e a sele¸cao dos modelos foi feita usando o DIC (Deviance Information Criterion) e o fator de Bayes. Os modelos foram implementados no procedimento IML (Iteractive Matrix Linear) do programa SAS (Statistical Analysis System) e no programa WinBUGS e a convergencia das estimativas foi verificada atrav´es da an´alise gr´afica dos valores gerados e usando os diagn´osticos de Raftery &Lewis e de Heidelberger &Welch, implementado no m´odulo CODA do programa R.
ASSUNTO(S)
modelos lineares generalizados bayesian inference (statistic inference) biological control controle biológico inferência bayesiana (inferência estatística0 generalized linear models
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