INFERÊNCIA BAYESIANA PARA FUNÇÕES DE PERDAS ASSIMÉTRICAS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Robles, Gaby Rosa Amaya
Data de Publicação: 1994
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04072018-085531/
Resumo: Nesta dissertação, abordamos métodos Bayesianos com funções de perdas assimétricas e simétricas para comparar inferências pontuais em confiabilidade. Os resultados obtidos neste trabalho mostraram que as funções de perdas assimétricas, embora não sejam explicitas em suas soluções, são mais realísticas que as funções de perdas simétricas. A análise Bayesiana para confiabilidade foi feita usando um modelo exponencial e algumas densidades a priori, em particular, a priori não-informativa. Também, desenvolvemos uma Função de Perda Balanceada Ponderada com censura, a qual combina a estatística clássica com a Bayesiana. Os resultados obtidos para a Função de Perda Balanceada Ponderada podem ser de grande interesse prático e metodológico.
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