Modelo Tobit em uma abordagem bayesiana

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Porto, Matheus Yair Medeiros
Data de Publicação: 2017
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/10483/20524
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.
id UNB-2_320e52a70dffa72e192cbf718fad7c2a
oai_identifier_str oai:bdm.unb.br:10483/20524
network_acronym_str UNB-2
network_name_str Biblioteca Digital de Monografias da UnB
repository_id_str 11571
spelling Porto, Matheus Yair MedeirosCorreia, Leandro TavaresPORTO, Matheus Yair Medeiros. Modelo Tobit em uma abordagem bayesiana. 2017. 81 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.http://bdm.unb.br/handle/10483/20524Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.Este trabalho apresenta aplicações para o modelo de regressão tobit, considerando uma abordagem bayesiana. As estimativas pontuais e seus respectivos intervalos HPD foram encontrados realizando as inferências bayesianas com o uso das técnicas de MCMC (Markov Chain Monte Carlo). Posteriormente, essa metodologia será aplicada em conjuntos de dados reais, atestando a validade da mesma por meio de técnicas de diagnóstico, e também pela comparação dos resultados obtidos com estudos feitos com abordagem frequentista para o mesmo banco de dados. As estimativas geradas, gráficos e simulações foram elaborados pelo software R.Submitted by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2018-08-09T13:45:11Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_MatheusYairMedeirosPorto_tcc.pdf: 659961 bytes, checksum: bdd49f92be54ab6a74be6ccb5821fa5b (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2018-08-09T13:45:30Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_MatheusYairMedeirosPorto_tcc.pdf: 659961 bytes, checksum: bdd49f92be54ab6a74be6ccb5821fa5b (MD5)Made available in DSpace on 2018-08-09T13:45:30Z (GMT). No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_MatheusYairMedeirosPorto_tcc.pdf: 659961 bytes, checksum: bdd49f92be54ab6a74be6ccb5821fa5b (MD5)Monte Carlo, Método deAnálise de regressãoModelo Tobit em uma abordagem bayesianainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2018-08-09T13:45:30Z2018-08-09T13:45:30Z2017info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2017_MatheusYairMedeirosPorto_tcc.pdf2017_MatheusYairMedeirosPorto_tcc.pdfapplication/pdf659961http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/20524/1/2017_MatheusYairMedeirosPorto_tcc.pdfbdd49f92be54ab6a74be6ccb5821fa5bMD51CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain49http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/20524/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_textapplication/octet-stream0http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/20524/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/octet-stream0http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/20524/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1817http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/20524/5/license.txt21554873e56ad8ddc69c092699b98f95MD5510483/205242018-08-09 10:45:30.912oai:bdm.unb.br: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Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712018-08-09T13:45:30Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Modelo Tobit em uma abordagem bayesiana
title Modelo Tobit em uma abordagem bayesiana
spellingShingle Modelo Tobit em uma abordagem bayesiana
Porto, Matheus Yair Medeiros
Monte Carlo, Método de
Análise de regressão
title_short Modelo Tobit em uma abordagem bayesiana
title_full Modelo Tobit em uma abordagem bayesiana
title_fullStr Modelo Tobit em uma abordagem bayesiana
title_full_unstemmed Modelo Tobit em uma abordagem bayesiana
title_sort Modelo Tobit em uma abordagem bayesiana
author Porto, Matheus Yair Medeiros
author_facet Porto, Matheus Yair Medeiros
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Porto, Matheus Yair Medeiros
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Correia, Leandro Tavares
contributor_str_mv Correia, Leandro Tavares
dc.subject.keyword.pt_BR.fl_str_mv Monte Carlo, Método de
Análise de regressão
topic Monte Carlo, Método de
Análise de regressão
description Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.
publishDate 2017
dc.date.submitted.none.fl_str_mv 2017
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2018-08-09T13:45:30Z
dc.date.available.fl_str_mv 2018-08-09T13:45:30Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv PORTO, Matheus Yair Medeiros. Modelo Tobit em uma abordagem bayesiana. 2017. 81 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://bdm.unb.br/handle/10483/20524
identifier_str_mv PORTO, Matheus Yair Medeiros. Modelo Tobit em uma abordagem bayesiana. 2017. 81 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
url http://bdm.unb.br/handle/10483/20524
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.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnB
instname:Universidade de Brasília (UnB)
instacron:UNB
instname_str Universidade de Brasília (UnB)
instacron_str UNB
institution UNB
reponame_str Biblioteca Digital de Monografias da UnB
collection Biblioteca Digital de Monografias da UnB
bitstream.url.fl_str_mv http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/20524/1/2017_MatheusYairMedeirosPorto_tcc.pdf
http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/20524/2/license_url
http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/20524/3/license_text
http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/20524/4/license_rdf
http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/20524/5/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv bdd49f92be54ab6a74be6ccb5821fa5b
4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2f
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
21554873e56ad8ddc69c092699b98f95
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)
repository.mail.fl_str_mv bdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.br
_version_ 1801493066695049216

Registros relacionados