O modelo hierárquico Poisson-Gama sob distribuições a priori não-informativas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Schmitt, Fernando Oscar
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/14473
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2013.
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spelling O modelo hierárquico Poisson-Gama sob distribuições a priori não-informativasEstatística - matemáticaDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2013.Na presente dissertação são apresentados, como contribuições originais, uma família de densidades a priori para o modelo hierárquico Poisson-Gama bem como resultados acerca de condições necessárias e suficientes para a propriedade das correspondentes densidades a posteriori e para a existência de momentos das variáveis latentes. A família introduzida inclui como casos especiais as densidades de Jeffreys e outras utilizadas na literatura. A questão da convergência ou divergência das distribuições a posteriori associadas é respondida completamente. As densidades a priori de Jeffreys são formuladas em termos de funções hipergeométricas generalizadas, e é apresentado um código em "R" para simulação de amostras da distribuição a posteriori por meio do algoritmo Metropolis Adaptivo. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTThe present study proposes a new family of prior distributions for the Poisson- Gamma hierachical model, as well as new results regarding necessary and su cient conditions for propriety of the corresponding posteriors and nite-ness of moments of latent variables. The proposed family includes Je reys' densities and others commonly used in the literature. The conditions for propriety or impropriety of the corresponding posteriors are treated in full detail. Je reys' priors are expressed in terms of generalized hypergeometric functions, and code in "R" is presented for drawing samples from the posterior distribution using the Adaptive Metropolis algorithm.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaAvalle, Gustavo Leonel GilardoniSchmitt, Fernando Oscar2013-11-01T14:04:58Z2013-11-01T14:04:58Z2013-11-012013-07-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSCHMITT, Fernando Oscar. O modelo hierárquico Poisson-Gama sob distribuições a priori não-informativas. 2013. 59 f. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013.http://repositorio.unb.br/handle/10482/14473A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-03-01T16:22:33Zoai:repositorio.unb.br:10482/14473Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-03-01T16:22:33Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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