Uma abordagem Bayesiana para modelar a isoterma de Langmuir

• Autor(a) principal: Carvalho, Diailison Teixeira de
• Data de Publicação: 2017
• Outros Autores: Beijo, Luiz Alberto, Muniz, Joel Augusto
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
• Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13957
• topic: Capacidade máxima de adsorção; Distribuições a priori informativas; Regressão não linear; Tamanho amostral; Maximum adsorption capacity; Informative priors distribution; Nonlinear regression; Sample size

O objetivo deste trabalho foi utilizar o metodo bayesiano no ajuste daisoterma de Langmuir considerando prioris informativas e não informativas. Realizou-se um estudo de simulação de dados considerando diferentes tamanhos amostrais para avaliar a precisão e acurácia das estimativas dos parâmetros de anidade (k) e capacidade maxima de adsorção (M), obtidas com diferentes prioris informativas normais e uma não informativa uniforme, juntamente com as estimativas do parâmetro , para o qual foram utilizadas prioris gama inversa informativa e não informativa. Amostras das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros da isoterma foram obtidas pelo amostrador de Gibbs implementado no software OpenBUGS em interface com o Sistema Computacional R. Os resultados indicaram que a metodologia bayesiana e eciente e as estimativas obtidas com uso das prioris informativas dos parâmetros apresentaram maiores precisão e acurácia mesmos em tamanhos amostrais inferiores. Os resultados obtidos a partir do ajuste da isoterma sobre dados experimentais de adsorção de chumbo em cascas de laranja, considerando as prioris estudadas, corroboraram com o estudo de simulação, de modo que as estimativas obtidas com as prioris informativas apresentaram maior precisão.