Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Penha, Débora Luzia [UNESP]
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/108645
Resumo: The elicitation is a process that allows the incorporation of a prior information provided by an expert on some quantity, unknown and of interest, to the information from the experimental data. It can be used in many applied areas of knowledge, especially in situations where experimental data are not numerous because of the di culty or cost to obtain them. In Bayesian non-parametric approach, the density or the function of interest can be estimated without imposing any restrictive assumptions on its shape. Thus, the data allows determine the estimate of the interested function rather than conditioning it to a given parametric class functions. The aim of this paper is to apply the Bayesian nonparametric elicitation method of priors proposed by Oakley and O'Hagan (2007), Moala (2009) and Moala and O'Hagan (2010) to estimate the reliability function, considered completely unknown in its form, based only on the information provided by the expert.
id UNSP_113f85816b2185d6febacdabfb2338e2
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/108645
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str 2946
spelling Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidadeComputação - MatematicaContabilidadeCompressão de dados (Computação)Inferencia (Logica)Teoria bayesiana de decisão estatisticaComputer science - MathematicsThe elicitation is a process that allows the incorporation of a prior information provided by an expert on some quantity, unknown and of interest, to the information from the experimental data. It can be used in many applied areas of knowledge, especially in situations where experimental data are not numerous because of the di culty or cost to obtain them. In Bayesian non-parametric approach, the density or the function of interest can be estimated without imposing any restrictive assumptions on its shape. Thus, the data allows determine the estimate of the interested function rather than conditioning it to a given parametric class functions. The aim of this paper is to apply the Bayesian nonparametric elicitation method of priors proposed by Oakley and O'Hagan (2007), Moala (2009) and Moala and O'Hagan (2010) to estimate the reliability function, considered completely unknown in its form, based only on the information provided by the expert.A elicitação é um processo que permite a incorporação da informação a priori fornecida por um especialista sobre alguma quantidade, desconhecida e de interesse, à informação proveniente dos dados do experimento. Pode ser utilizada em muitas áreas aplicadas do conhecimento, principalmente em situações nas quais os dados experimentais não são tão numerosos devido à di culdade ou custo para obtê-los. Na abordagem Bayesiana nãoparam étrica, a densidade ou a função de interesse podem ser estimadas sem imposição de quaisquer suposições restritivas sobre a sua forma. Assim, os dados permitem determinar a estimativa da função de interesse em vez de condicioná-la a pertencer a uma dada fam ília paramétrica. O objetivo do presente trabalho é realizar uma aplicação do método Bayesiano não-paramétrico de elicitação de prioris proposto por Oakley e O'Hagan (2007), Moala (2009) e Moala e O'Hagan (2010) a m de estimar a função de con abilidade, considerada completamente desconhecida em sua forma, baseando-se apenas na informação fornecida pelo especialista.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Moala, Fernando Antônio [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Penha, Débora Luzia [UNESP]2014-08-13T14:50:49Z2014-08-13T14:50:49Z2014-01-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis85 f. : il.application/pdfPENHA, Débora Luzia. Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade. 2014. 85 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Ciências e Tecnologia, 2014.http://hdl.handle.net/11449/108645000760059000760059.pdf33004129046P916212695523666970000-0002-2445-0407Alephreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPporinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-06-20T15:49:44Zoai:repositorio.unesp.br:11449/108645Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T18:41:38.421176Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade
title Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade
spellingShingle Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade
Penha, Débora Luzia [UNESP]
Computação - Matematica
Contabilidade
Compressão de dados (Computação)
Inferencia (Logica)
Teoria bayesiana de decisão estatistica
Computer science - Mathematics
title_short Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade
title_full Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade
title_fullStr Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade
title_full_unstemmed Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade
title_sort Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade
author Penha, Débora Luzia [UNESP]
author_facet Penha, Débora Luzia [UNESP]
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Moala, Fernando Antônio [UNESP]
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Penha, Débora Luzia [UNESP]
dc.subject.por.fl_str_mv Computação - Matematica
Contabilidade
Compressão de dados (Computação)
Inferencia (Logica)
Teoria bayesiana de decisão estatistica
Computer science - Mathematics
topic Computação - Matematica
Contabilidade
Compressão de dados (Computação)
Inferencia (Logica)
Teoria bayesiana de decisão estatistica
Computer science - Mathematics
description The elicitation is a process that allows the incorporation of a prior information provided by an expert on some quantity, unknown and of interest, to the information from the experimental data. It can be used in many applied areas of knowledge, especially in situations where experimental data are not numerous because of the di culty or cost to obtain them. In Bayesian non-parametric approach, the density or the function of interest can be estimated without imposing any restrictive assumptions on its shape. Thus, the data allows determine the estimate of the interested function rather than conditioning it to a given parametric class functions. The aim of this paper is to apply the Bayesian nonparametric elicitation method of priors proposed by Oakley and O'Hagan (2007), Moala (2009) and Moala and O'Hagan (2010) to estimate the reliability function, considered completely unknown in its form, based only on the information provided by the expert.
publishDate 2014
dc.date.none.fl_str_mv 2014-08-13T14:50:49Z
2014-08-13T14:50:49Z
2014-01-20
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv PENHA, Débora Luzia. Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade. 2014. 85 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Ciências e Tecnologia, 2014.
http://hdl.handle.net/11449/108645
000760059
000760059.pdf
33004129046P9
1621269552366697
0000-0002-2445-0407
identifier_str_mv PENHA, Débora Luzia. Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade. 2014. 85 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Ciências e Tecnologia, 2014.
000760059
000760059.pdf
33004129046P9
1621269552366697
0000-0002-2445-0407
url http://hdl.handle.net/11449/108645
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.format.none.fl_str_mv 85 f. : il.
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv Aleph
reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1808128967098499072