Prioris para modelos probabilísticos discretos em ciências agrárias
AUTOR(ES)
Cristiane Almeida Saraiva
DATA DE PUBLICAÇÃO
2007
RESUMO
Objetivando selecionar prioris mais adequadas para dados discretos estudamos técnicas para determinação de prioris, tais como métodos de Laplace,método de Jeffreys e método de Haldane em que as prioris sâo conjugadas. Foi tomada uma amotra de dez granjas dentre as 53 existentes do Estado de Pernambuco com o propósito de estimar a probabilidade de ovos comerciais (grandes). Tendo em vista que os ovos são classificados como industrial, pequeno,médio, grande, extra e jumbo, classificamos os ovos em pequeno e grande. Os ovos industriais, pequenos e médios foram tidos como pequeno e os ovos grandes, extra e jumbo , como grande. Com a suposição de que os dados amostrais seguem uma distribuição binomial e utilizando prioris determinadas pelos métodos acima descritos, utilizamos o software Winbugs 1.4 com o qual foram calculados a média,desvio padrão, intervalo de credibilidade de 95% e sua amplitude. Para cada um dos métodos utilizamos 20.000 iterações das quais as 10.000 primeiras foram descartadas observando-se que o equilíbrio da cadeia iniciou-se com 12.500 iterações. Obtivemos uma estimativa média do parâmetro p o qual foi semelhante nos métodos de Laplace, Jeffreys e Haldane, correspondendo a aproximadamente p= 0,664.
ASSUNTO(S)
biometria exatas e da terra estatística inferência baysiana
