Inferência Bayesiana na análise de dados de experimentos planejados
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Monografias da UnB |
Texto Completo: | http://bdm.unb.br/handle/10483/7511 |
Resumo: | Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2013. |
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Gazzinelli, Rafael MoraesVieira, Afrânio Márcio CorrêaGAZINELLI, Rafael Moraes de. Inferência Bayesiana na análise de dados de experimentos planejados. 2013. xiii, 90 f., il. Monografia (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013.http://bdm.unb.br/handle/10483/7511Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2013.Em estudos de experimentos planejados a Estatística Clássica é a base para análise dos experimentos, porém, existem trabalhos publicados no Brasil que já utilizaram métodos Bayesianos. Neste trabalho foi utilizado as duas abordagem para análise de um experimento real fornecido pela Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. A vantagem da inferência Bayesiana consiste em obter uma função de densidade contendo toda a informação probabilística a respeito dos parâmetros de interesse. O trabalho, na primeira parte, revisa a literatura Bayesiana, simulação estocástica, Método de Monte Carlo via Cadeia de Markov, algoritmos de Metropolis-Hastings, Amostrador de Gibbs, introdução aos modelos lineares generalizados e diagnósticos de convergência da cadeias, como Geweke, Raftery-Lewise Heidelberger-Welch. Em segunda etapa realizou-se um estudo de caso tratado pelas abordagens Clássica e Bayesiana. Os resultados obtidos em ambos os métodos foram comparados e obtiveram os valores estimados dos parâmetros e os intervalos de confiança e credibilidade aproximados. A abordagem Bayesiana mostrou-se eficiente e satisfatória mesmo utilizando distribuições a priori vagas. Os dados foram tratados utilizando o software SAS, que se mostrou eficaz e robusto.Submitted by Fabiane Nogueira Freitas (fabifreitasn@gmail.com) on 2014-05-13T12:52:06Z No. of bitstreams: 1 2013_RafaelMoraesGazzinelli.pdf: 947489 bytes, checksum: 4eb6ad1db29895a22f16f503c360733e (MD5)Approved for entry into archive by Elna Araujo (elna@bce.unb.br) on 2014-05-23T00:06:50Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_RafaelMoraesGazzinelli.pdf: 947489 bytes, checksum: 4eb6ad1db29895a22f16f503c360733e (MD5)Made available in DSpace on 2014-05-23T00:06:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_RafaelMoraesGazzinelli.pdf: 947489 bytes, checksum: 4eb6ad1db29895a22f16f503c360733e (MD5)Estatística matemáticaModelos lineares (Estatística)Processo estocásticoMonte Carlo, Método deInferência Bayesiana na análise de dados de experimentos planejadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2014-05-23T00:06:50Z2014-05-23T00:06:50Z2014-05-23T00:06:50Z2013-12-17info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2013_RafaelMoraesGazzinelli.pdf2013_RafaelMoraesGazzinelli.pdfapplication/pdf947489http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/7511/1/2013_RafaelMoraesGazzinelli.pdf4eb6ad1db29895a22f16f503c360733eMD51CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain46http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/7511/2/license_url6f1da3ff281999354d4abd56d1551468MD52license_textlicense_textapplication/octet-stream0http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/7511/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/octet-stream21889http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/7511/4/license_rdf5f21d45308ffc58e8d263280cb61c64dMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1860http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/7511/5/license.txt2e11469662e1b87252b58255ff121897MD5510483/75112014-08-01 21:03:18.293oai:bdm.unb.br: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 Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712014-08-02T00:03:18Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false |
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