Monte Carlo Via Markov Chain
Mostrando 1-12 de 12 artigos, teses e dissertações.
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1. Inferência Bayesiana no Modelo Weibull Discreto em Dados com Presença de Censura
Este trabalho apresenta uma inferência bayesiana da distribuição Weibull discreta em dados com presença de censuras. Foi proposto também um teste de significância genuinamente bayesiano (FBST - Full Bayesian Significance Test) para testar seu parâmetro de forma. Amostras da distribuição a posteriori dos parâmetros foram obtidas por meio de simulaç
TEMA (São Carlos). Publicado em: 2015-08
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2. Imputação múltipla: comparação e eficiência em experimentos multiambientais / Multiple Imputations: comparison and efficiency of multi-environmental trials
In trials of genotypes by environment, the presence of absent values is common, due to the quantity of insufficiency of genotype application, making difficult for example, the process of recommendation of more productive genotypes, because for the application of the majority of the multivariate statistical techniques, a complete data matrix is required. Thus
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 19/07/2012
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3. Equações simultâneas no contexto clássico e bayesiano : uma abordagem à produção de soja.
Nos últimos anos tem aumentado a quantidade de pesquisadores e pesquisas científicas na plantação, produção e valor de soja no Brasil, em grão. Diante disso, a presente dissertação busca analisar os dados e ajustar modelos que expliquem, de forma satisfatória, a variabilidade observada da quantidade produzida e valor da produção de soja em grão
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 08/08/2011
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4. Ensaios em econometria financeira
Os modelos de otimização de carteiras baseados na análise média-variância apresentam dificuldades para estimação das matrizes de covariância, usadas no processo de otimização, o que leva a necessidade de métodos ad hoc para limitar ou suavizar as alocações eficientes recomendadas pelo modelo. Embora as carteiras obtidas por este método sejam ef
Publicado em: 2010
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5. MÃtodo adaptativo de Markov Chain Monte Carlo para manipulaÃÃo de modelos Bayesianos
Historically, Bayesian models have deserved special attention from academy and applied fields mainly by allowing mathematical combination of human judgments and empirical data. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methodology is one of the main classes of approaches for computing marginal estimates from Bayesian models. Among Markov Chain Monte Carlo methods, Met
Publicado em: 2009
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6. Comparison of algorithms used in the construction of genetic linkage maps / Comparação de algoritmos usados na construção de mapas genéticos
Genetic linkage maps are linear arrangements showing the order and distance between loci in chromosomes of a particular species. Recently, the availability of molecular markers has made such maps more saturated and efficient methods are needed for their construction. One of the steps that deserves more attention in the construction of genetic linkage maps is
Publicado em: 2008
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7. Um modelo de teoria de resposta ao item para os dados do vestibular 2006-2 da UFLA / An item response theory model for UFLA s, 2006-2 admission examn
Neste trabalho ajustou-se um modelo de Teoria de Resposta ao Item (TRI) aos dados do Vestibular 2006-2 da Universidade Federal de Lavras (UFLA). O objetivo principal deste estudo foi investigar a qualidade das questÃes quanto ao seu grau de dificuldade e poder de discriminaÃÃo. Adotou-se o modelo logÃstico de trÃs parÃmetros: poder de discriminaÃÃo,
Publicado em: 2007
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8. Um enfoque bayesiano do modelo de captura-recaptura na presença de covariáveis.
Este trabalho tem como objetivo principal a inserção de covariáveis nas probabilidades de captura do método de captura-recaptura múltipla para população fechada. No caso de população animal, por exemplo, fatores como clima, época do ano, tamanho do animal, podem afetar a probabilidade de captura do animal. Revisamos os conceitos da metodologia, faz
Publicado em: 2006
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9. Proposta e AvaliaÃÃo de CritÃrios de ConvergÃncia para o MÃtodo de Monte Carlo via Cadeias de Markov: Casos Uni e Multivariados. / Proposal and evaluation of convergence diagnostics criterion for Markov Chain Monte Carlo methods: univariate and multivariate cases.
Markov Chain Monte Carlo Methods have been studied in several areas, but one of the largest difficulties is to determine the appropriate sample size, i.e., to determine the convergence of the process and then make inference over parameters of the target distribution. In spite of several accessible convergence diagnostic procedures in literature we have opted
Publicado em: 2004
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10. Mapping-Linked Quantitative Trait Loci Using Bayesian Analysis and Markov Chain Monte Carlo Algorithms
A Bayesian method for mapping linked quantitative trait loci (QTL) using multiple linked genetic markers is presented. Parameter estimation and hypothesis testing was implemented via Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms. Parameters included were allele frequencies and substitution effects for two biallelic QTL, map positions of the QTL and markers, all
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11. The Use of Multiple Markers in a Bayesian Method for Mapping Quantitative Trait Loci
Information on multiple linked genetic markers was used in a Bayesian method for the statistical mapping of quantitative trait loci (QTL). Bayesian parameter estimation and hypothesis testing were implemented via Markov chain Monte Carlo algorithms. Variables sampled were the augmented data (marker-QTL genotypes, polygenic effects), an indicator variable for
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12. Fine-Scale Mapping of Disease Loci via Shattered Coalescent Modeling of Genealogies
We present a Bayesian, Markov-chain Monte Carlo method for fine-scale linkage-disequilibrium gene mapping using high-density marker maps. The method explicitly models the genealogy underlying a sample of case chromosomes in the vicinity of a putative disease locus, in contrast with the assumption of a star-shaped tree made by many existing multipoint methods
The American Society of Human Genetics.