Introdução à inferência bayesiana

Trata-se de uma simples introdução aos problemas da inferência Bayesiana em que se procura estabelecer o confronto com a inferência clássica. Depois de referir o princípio clássico da amostragem repetida passa a considerar-se do ponto de vista Bayesiano os principais processos inferenciais tais como: estimação, intervalos de credibilidade, predição e ensaio de hipóteses.

Análise Bayesiana para a distribuição Exponencial-Logarítmica

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Modelagem para análise da confiabilidade de produtos em garantia

O desenvolvimento tecnológico, aliado à grande competitividade do mercado em escala mundial, tem como conseqüências diretas a elevação dos padrões de consumo e o aumento da diversidade de opções de compra por parte dos consumidores. Desta forma as empresas têm se empenhado em desenvolver sistemas de gestão robustos, porém flexíveis, que lhes proporcionem produzir bens de melhor qualidade, com diferenciais em relação aos concorrentes. A confiabilidade de um produto apresenta, sob diferentes aspectos, impacto na satisfação do consumidor, resultando como fator fundamental na decisão de compra. Além disso, as empresas têm procurado desenvolver mecanismos que propiciem criar um canal de relacionamento mais amplo junto aos seus consumidores, utilizando-se dos programas de fidelidade que têm como uma das suas principais ferramentas a extensão da garantia de produtos. Para implementar um programa de extensão de garantia, a empresa deve estar produzindo com alto nível de confiabilidade e estar em acompanhamento contínuo do desempenho destes produtos no campo. Este acompanhamento pode ser feito a partir dos dados de falha dos produtos em garantia, que possibilitam estabelecer indicadores de performance e avaliar custos relacionados às não-conformidades observadas. Este trabalho propõe, a partir de um estudo de caso, realizar a modelagem para análise da confiabilidade de um produto refrigerador freezer, com o objetivo de identificar a distribuição das falhas e estimar a confiabilidade do produto para um período de 2 (dois) anos de uso, possibilitando assim à empresa estabelecer os custos adicionais com a extensão da garantia do produto que atualmente é de 1 (um) ano. O estudo foi delineado em duas alternativas de modelagem, sendo a primeira através da adequação, estimação e simulação do modelo de distribuição de falhas e a segunda por meio da análise bayesiana de confiabilidade envolvendo o uso de distribuições a priori e a posteriori. Os resultados observados demonstram que apesar das técnicas serem distintas, as modelagens convergiram para estimativas similares e qualitativamente coerentes com os pressupostos estabelecidos pela empresa pesquisada.

Extração automática de contornos de telhados de edifícios em um modelo digital de elevação, utilizando inferência Bayesiana e campos aleatórios de Markov

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise de portfólio: uma perspectiva bayesiana

Este trabalho tem com objetivo abordar o problema de alocação de ativos (análise de portfólio) sob uma ótica Bayesiana. Para isto foi necessário revisar toda a análise teórica do modelo clássico de média-variância e na sequencia identificar suas deficiências que comprometem sua eficácia em casos reais. Curiosamente, sua maior deficiência não esta relacionado com o próprio modelo e sim pelos seus dados de entrada em especial ao retorno esperado calculado com dados históricos. Para superar esta deficiência a abordagem Bayesiana (modelo de Black-Litterman) trata o retorno esperado como uma variável aleatória e na sequência constrói uma distribuição a priori (baseado no modelo de CAPM) e uma distribuição de verossimilhança (baseado na visão de mercado sob a ótica do investidor) para finalmente aplicar o teorema de Bayes tendo como resultado a distribuição a posteriori. O novo valor esperado do retorno, que emerge da distribuição a posteriori, é que substituirá a estimativa anterior do retorno esperado calculado com dados históricos. Os resultados obtidos mostraram que o modelo Bayesiano apresenta resultados conservadores e intuitivos em relação ao modelo clássico de média-variância.

A trajetória de um serviço público em álcool e outras drogas no município de Vitória : o caso do CPTT

Comunicação oral apresentada na 18th World Conference of Social Work realizada em 2006 em Munique, Alemanha.

Uma introdução à regressão bayesiana

É apresentada uma introdução ao modelo de regressão linear do ponto de vista bayesiano. Para este feito, considera-se o modelo de regressão linear simples, introduzindo-se a hipótese simplificadora de que o parâmetro σ² (variância dos erros) é conhecido. São analisados os casos em que a distribuição a priori é não informativa e em que a distribuição a priori é conjugada (informativa). Por último, e com o objectivo de ilustrar os conceitos e as metodologias referidas, é apresentado um exemplo.

Implementation of bayesian therapeutic drug monitoring in modern patient care

The variability observed in drug exposure has a direct impact on the overall response to drug. The largest part of variability between dose and drug response resides in the pharmacokinetic phase, i.e. in the dose-concentration relationship. Among possibilities offered to clinicians, Therapeutic Drug Monitoring (TDM; Monitoring of drug concentration measurements) is one of the useful tool to guide pharmacotherapy. TDM aims at optimizing treatments by individualizing dosage regimens based on blood drug concentration measurement. Bayesian calculations, relying on population pharmacokinetic approach, currently represent the gold standard TDM strategy. However, it requires expertise and computational assistance, thus limiting its large implementation in routine patient care. The overall objective of this thesis was to implement robust tools to provide Bayesian TDM to clinician in modern routine patient care. To that endeavour, aims were (i) to elaborate an efficient and ergonomic computer tool for Bayesian TDM: EzeCHieL (ii) to provide algorithms for drug concentration Bayesian forecasting and software validation, relying on population pharmacokinetics (iii) to address some relevant issues encountered in clinical practice with a focus on neonates and drug adherence. First, the current stage of the existing software was reviewed and allows establishing specifications for the development of EzeCHieL. Then, in close collaboration with software engineers a fully integrated software, EzeCHieL, has been elaborated. EzeCHieL provides population-based predictions and Bayesian forecasting and an easy-to-use interface. It enables to assess the expectedness of an observed concentration in a patient compared to the whole population (via percentiles), to assess the suitability of the predicted concentration relative to the targeted concentration and to provide dosing adjustment. It allows thus a priori and a posteriori Bayesian drug dosing individualization. Implementation of Bayesian methods requires drug disposition characterisation and variability quantification trough population approach. Population pharmacokinetic analyses have been performed and Bayesian estimators have been provided for candidate drugs in population of interest: anti-infectious drugs administered to neonates (gentamicin and imipenem). Developed models were implemented in EzeCHieL and also served as validation tool in comparing EzeCHieL concentration predictions against predictions from the reference software (NONMEM®). Models used need to be adequate and reliable. For instance, extrapolation is not possible from adults or children to neonates. Therefore, this work proposes models for neonates based on the developmental pharmacokinetics concept. Patients' adherence is also an important concern for drug models development and for a successful outcome of the pharmacotherapy. A last study attempts to assess impact of routine patient adherence measurement on models definition and TDM interpretation. In conclusion, our results offer solutions to assist clinicians in interpreting blood drug concentrations and to improve the appropriateness of drug dosing in routine clinical practice.

Bayesian Analysis for a Theory of Random Consumer Demand: The Case of Indivisible Goods

McCausland (2004a) describes a new theory of random consumer demand. Theoretically consistent random demand can be represented by a \"regular\" \"L-utility\" function on the consumption set X. The present paper is about Bayesian inference for regular L-utility functions. We express prior and posterior uncertainty in terms of distributions over the indefinite-dimensional parameter set of a flexible functional form. We propose a class of proper priors on the parameter set. The priors are flexible, in the sense that they put positive probability in the neighborhood of any L-utility function that is regular on a large subset bar(X) of X; and regular, in the sense that they assign zero probability to the set of L-utility functions that are irregular on bar(X). We propose methods of Bayesian inference for an environment with indivisible goods, leaving the more difficult case of indefinitely divisible goods for another paper. We analyse individual choice data from a consumer experiment described in Harbaugh et al. (2001).

Formación de subtipos de niños con problemas escolares de aprendizaje a partir de su evaluación neuropsicológica, sus capacidades cognitivas y su comportamiento.

Obtener subtipos, con diferentes perfiles neuropsicológicos, de niños en edad escolar que presentan problemas de aprendizaje. 82 sujetos, siendo 65 varones y 17 mujeres. Centros educativos de León y Madrid. Se evaluaron escolares con dificultades de aprendizaje, todos fueron remitidos para una evaluación neuropsicológica por presentar problemas de aprendizaje escolar. El porcentaje de mujeres, entre los alumnos con dificultades de aprendizaje, en nuestra muestra se sitúa alrededor del 21 por ciento. Se utilizaron variables a priori y a posteriori. La formación de subtipos a priori se realiza en función de variables asignadas o seleccionadas, variables en las que el investigador establece distintas condiciones, utilizando diferencias ya existentes en los sujetos. Para la formación de subtipos a posteriori, se utilizaron técnicas multivariadas. Batería de diagnóstico neuropsicológico infantil, Luria-DNI; escala de inteligencia de Wechesler para niños-revisada, WISC-R; escala de comportamiento infantil ECI, para profesores y test breve de inteligencia de Kaufman, K-BIT. Las sesiones de evaluación fueron individuales con una duración aproximada de 60 minutos. Primero se aplicó la escala de Inteligencia de Wechsler para niños revisada: WISC-R. Los sujetos que no llegaban a las puntuaciones mínimas establecidas para formar parte de la muestra, quedaban fuera del estudio. En una segunda sesión se pasaban las 10 primeras pruebas de evaluación de la batería neuropsicológica Luri-DNi, que por su extensión se llevó a cabo en 2 sesiones diferentes y el Test Breve de Inteligencia de Kaufman K-BIT. En una tercera sesión se finalizó con la batería Luria-DNI. Finalmente, en entrevista con el profesor tutor, se rellenaban las escalas ECI (versión profesores). Para analizar los resultados se utilizaron programas de los paquetes estadísticos STATISTICA y SPSS 13.O para Windows. Problemas de lecto-escritura y aritméticos. Niños con problemas de aprendizaje. Los problemas de memoria los manifiestan todos los subtipos de niños con problemas de aprendizaje. No han aparecido diferencias significativas al comparar dos niveles de edad en los niños con dificultades de aprendizaje. Es imprescindible desarrollar planteamientos educativos lo más adecuados posible. Lo que se pretende es diferenciar subtipos de niños con problemas de aprendizaje desde la perspectiva neuropsicológica, cognitiva y del comportamiento. Una de las mayores dificultades en el estudio de los trastornos de aprendizaje es la heterogeneidad de la población que presenta dichos trastornos, por lo que el análisis de los perfiles de capacidades y discapacidades de los niños estudiados, así como la distinción de subtipos lo más homogéneos posible, puede ayudar a diseñar estrategias de intervención adecuadas. Lo que más ha preocupado son las implicaciones neuropsicológicas, cognitivas y del comportamiento en las dificultades de aprendizaje.

Currículum de idioma alemán para el segundo ciclo de la ESO.

La presente obra es un currículum dirigido a los profesores que imparten clases a alumnos de 14 a 16 años (segundo ciclo de E.S.O) de escuelas públicas, sin conocimientos previos de alemán, y previsto para un período lectivo de 170 horas. Este libro es producto de una serie de reuniones organizadas por los profesores de alemán, desde 1988 con el objetivo de ampliar el Diseño Curricular Base para consolidar el idioma alemán dentro del marco de la Reforma educativa, en enseñanzas medias. Parte de un análisis del grado de contacto que puedan tener los alumnos con la lengua alemana, a priori y a posteriori; la aproximación hacia los tipos de textos; los objetivos y contenidos del aprendizaje; las estrategias y técnicas de trabajo; los contenidos de información socio-cultural; la evaluación y la metodología.

Poniendo matices a nuestro conocimiento de la participación deportiva : un modelo empírico-analítico para investigar diferencias participativas ambientales.

Resumen tomado de la publicación

Husserl on Geometry and Spatial Representation

Husserl left many unpublished drafts explaining (or trying to) his views on spatial representation and geometry, such as, particularly, those collected in the second part of Studien zur Arithmetik und Geometrie (Hua XXI), but no completely articulate work on the subject. In this paper, I put forward an interpretation of what those views might have been. Husserl, I claim, distinguished among different conceptions of space, the space of perception (constituted from sensorial data by intentionally motivated psychic functions), that of physical geometry (or idealized perceptual space), the space of the mathematical science of physical nature (in which science, not only raw perception has a word) and the abstract spaces of mathematics (free creations of the mathematical mind), each of them with its peculiar geometrical structure. Perceptual space is proto-Euclidean and the space of physical geometry Euclidean, but mathematical physics, Husserl allowed, may find it convenient to represent physical space with a non-Euclidean structure. Mathematical spaces, on their turn, can be endowed, he thinks, with any geometry mathematicians may find interesting. Many other related questions are addressed here, in particular those concerning the a priori or a posteriori character of the many geometric features of perceptual space (bearing in mind that there are at least two different notions of a priori in Husserl, which we may call the conceptual and the transcendental a priori). I conclude with an overview of Weyl's ideas on the matter, since his philosophical conceptions are often traceable back to his former master, Husserl.

Using error bounds to compare aggregated generalized transportation models

A comparative study of aggregation error bounds for the generalized transportation problem is presented. A priori and a posteriori error bounds were derived and a computational study was performed to (a) test the correlation between the a priori, the a posteriori, and the actual error and (b) quantify the difference of the error bounds from the actual error. Based on the results we conclude that calculating the a priori error bound can be considered as a useful strategy to select the appropriate aggregation level. The a posteriori error bound provides a good quantitative measure of the actual error.

Discontinuous Galerkin finite element approximation of quasilinear elliptic boundary value problems II: Strongly monotone quasi-Newtonian flows

In this article, we develop the a priori and a posteriori error analysis of hp-version interior penalty discontinuous Galerkin finite element methods for strongly monotone quasi-Newtonian fluid flows in a bounded Lipschitz domain Ω ⊂ ℝd, d = 2, 3. In the latter case, computable upper and lower bounds on the error are derived in terms of a natural energy norm, which are explicit in the local mesh size and local polynomial degree of the approximating finite element method. A series of numerical experiments illustrate the performance of the proposed a posteriori error indicators within an automatic hp-adaptive refinement algorithm.