Estimação bayesiana e por maxima verossimilhança de modelos SIR estocasticos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Manfredini, Rodrigo Bonato
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1610258
Resumo: Orientador: Luiz Koodi Hotta
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spelling Estimação bayesiana e por maxima verossimilhança de modelos SIR estocasticosBayesian and maximum likelihood estimation of SIR stochastic modelsModelagem de dadosEpidemiologiaMétodo de Monte CarloData modelingEpidemiologyMonte Carlo methodOrientador: Luiz Koodi HottaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientificaResumo: Os modelos compartimentais têm sido amplamente utilizados para modelar epidemias. Vários métodos têm sido propostos na literatura para estimar os modelos, sendo os mais aplicados, estimadores pelo método de mínimos quadrados, estimadores de máxima verossimilhança e estimadores bayesianos baseados em simulação de Monte Carlo. Na maioria dos casos reais, os dados são apenas parcialmente observáveis. O trabalho considera o caso em que todos os dados são observados e o caso em que apenas os tempos de remoção são disponíveis. As propriedades amostrais dos estimadores de máxima verossimilhança e dos estimadores Bayesianos para dados completos e incompletos são investigadas através de simulação.Abstract: Compartmental models have been widely used in order to model epidemics. Several methods have been proposed in the literature to estimate the models, specially, the least squares method, maximum likelihood estimation and Bayes estimators based on Monte Carlo simulation. In the most of real cases, the data are only partially observable. The work considers the case that all the data are observed and the case that only the removal times are available. The sampling properties of the maximum likelihood and Bayes estimators for complete and incomplete data are investigated through simulation.MestradoInferênciaMestre em Estatística[s.n.]Hotta, Luiz Koodi, 1952-Achcar, Jorge AlbertoOrtega, Edwin Moises MarcosUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em EstatísticaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASManfredini, Rodrigo Bonato2009info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf94 f. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1610258MANFREDINI, Rodrigo Bonato. Estimação bayesiana e por maxima verossimilhança de modelos SIR estocasticos. 2009. 94 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1610258. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/468111porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-10-10T15:51:22Zoai::468111Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-10-10T15:51:22Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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