Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kinas, Paul Gerhard
Data de Publicação: 2007
Outros Autores: Rodrigues, Merhy Heli Paiva
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
Texto Completo: http://repositorio.furg.br/handle/1/6771
Resumo: Na inferência estatística bayesiana a distribuição de probabilidade posterior de parâmetros desconhecidos dos modelos é de importância central. Este artigo utiliza ferramentas da linguagem do R para obter uma amostra simulada da distribuição posterior bem como sua aproximação por meio de uma distribuição Gaussiana multivariada. O método é ilustrado com inferência para a curva de crescimento de Schnute e aplicado para as toninhas (Pontoporia blainvillei) do sul do Brasil.
id FURG_ba29fb2c7cb80a096cf670a323c9949c
oai_identifier_str oai:repositorio.furg.br:1/6771
network_acronym_str FURG
network_name_str Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
repository_id_str
spelling Kinas, Paul GerhardRodrigues, Merhy Heli Paiva2016-11-25T14:53:40Z2016-11-25T14:53:40Z2007KINAS, Paul Gerhard; RODRIGUES, Merhy Heli Paiva. Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R. Vetor, v. 17, n. 1, p. 16-22, 2007. Disponível em: <https://www.seer.furg.br/vetor/article/view/1656>. Acesso em: 25 nov. 2016.2358-3452http://repositorio.furg.br/handle/1/6771Na inferência estatística bayesiana a distribuição de probabilidade posterior de parâmetros desconhecidos dos modelos é de importância central. Este artigo utiliza ferramentas da linguagem do R para obter uma amostra simulada da distribuição posterior bem como sua aproximação por meio de uma distribuição Gaussiana multivariada. O método é ilustrado com inferência para a curva de crescimento de Schnute e aplicado para as toninhas (Pontoporia blainvillei) do sul do Brasil.In bayesian statistical inference the posterior probability distribution of unknown model parameters is of central importance. This paper uses the tools of the R language to obtain simulated posterior samples as an approximated Gaussian multivariate distribution. The method is illustrated with inference for the Schnute growth curve and applied to the fransciscana dolphin (Pontoporia blainvillei) from southern Brazil.porEDGRAFInferência bayesianaRModelo de crescimentoDistribuição Gaussiana multivariadaBayesian inferenceGrowth modelGaussian multivariate distributionDistribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do RMultivariate posterior distribution with gaussian approximation, using Rinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGORIGINAL1656-4182-1-PB.pdf1656-4182-1-PB.pdfapplication/pdf743149https://repositorio.furg.br/bitstream/1/6771/1/1656-4182-1-PB.pdf8ab277ef2ba3f508ea7b84112d554cd1MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstream/1/6771/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52open access1/67712016-11-25 12:53:40.346open accessoai:repositorio.furg.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestopendoar:2016-11-25T14:53:40Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R
dc.title.alternative.pt_BR.fl_str_mv Multivariate posterior distribution with gaussian approximation, using R
title Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R
spellingShingle Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R
Kinas, Paul Gerhard
Inferência bayesiana
R
Modelo de crescimento
Distribuição Gaussiana multivariada
Bayesian inference
Growth model
Gaussian multivariate distribution
title_short Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R
title_full Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R
title_fullStr Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R
title_full_unstemmed Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R
title_sort Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R
author Kinas, Paul Gerhard
author_facet Kinas, Paul Gerhard
Rodrigues, Merhy Heli Paiva
author_role author
author2 Rodrigues, Merhy Heli Paiva
author2_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Kinas, Paul Gerhard
Rodrigues, Merhy Heli Paiva
dc.subject.por.fl_str_mv Inferência bayesiana
R
Modelo de crescimento
Distribuição Gaussiana multivariada
Bayesian inference
Growth model
Gaussian multivariate distribution
topic Inferência bayesiana
R
Modelo de crescimento
Distribuição Gaussiana multivariada
Bayesian inference
Growth model
Gaussian multivariate distribution
description Na inferência estatística bayesiana a distribuição de probabilidade posterior de parâmetros desconhecidos dos modelos é de importância central. Este artigo utiliza ferramentas da linguagem do R para obter uma amostra simulada da distribuição posterior bem como sua aproximação por meio de uma distribuição Gaussiana multivariada. O método é ilustrado com inferência para a curva de crescimento de Schnute e aplicado para as toninhas (Pontoporia blainvillei) do sul do Brasil.
publishDate 2007
dc.date.issued.fl_str_mv 2007
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2016-11-25T14:53:40Z
dc.date.available.fl_str_mv 2016-11-25T14:53:40Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv KINAS, Paul Gerhard; RODRIGUES, Merhy Heli Paiva. Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R. Vetor, v. 17, n. 1, p. 16-22, 2007. Disponível em: <https://www.seer.furg.br/vetor/article/view/1656>. Acesso em: 25 nov. 2016.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.furg.br/handle/1/6771
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv 2358-3452
identifier_str_mv KINAS, Paul Gerhard; RODRIGUES, Merhy Heli Paiva. Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R. Vetor, v. 17, n. 1, p. 16-22, 2007. Disponível em: <https://www.seer.furg.br/vetor/article/view/1656>. Acesso em: 25 nov. 2016.
2358-3452
url http://repositorio.furg.br/handle/1/6771
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv EDGRAF
publisher.none.fl_str_mv EDGRAF
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)
instacron:FURG
instname_str Universidade Federal do Rio Grande (FURG)
instacron_str FURG
institution FURG
reponame_str Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
collection Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.furg.br/bitstream/1/6771/1/1656-4182-1-PB.pdf
https://repositorio.furg.br/bitstream/1/6771/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 8ab277ef2ba3f508ea7b84112d554cd1
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1798313587606814720

Registros relacionados