Modelagem Bayesiana do risco de infecção tuberculosa para estudos com perdas de seguimento

OBJETIVO: Desenvolver um modelo estatístico baseado em métodos Bayesianos para estimar o risco de infecção tuberculosa em estudos com perdas de seguimento, comparando-o com um modelo clássico determinístico. MÉTODOS: O modelo estocástico proposto é baseado em um algoritmo de amostradores de Gibbs, utilizando as informações de perdas de seguimento ao final de um estudo longitudinal. Para simular o número desconhecido de indivíduos reatores ao final do estudo e perdas de seguimento, mas não reatores no tempo inicial, uma variável latente foi introduzida no novo modelo. Apresenta-se um exercício de aplicação de ambos os modelos para comparação das estimativas geradas. RESULTADOS: As estimativas pontuais fornecidas por ambos os modelos são próximas, mas o modelo Bayesiano apresentou a vantagem de trazer os intervalos de credibilidade como medidas da variabilidade amostral dos parâmetros estimados. CONCLUSÕES: O modelo Bayesiano pode ser útil em estudos longitudinais com baixa adesão ao seguimento.

Compadres especiais

Neste artigo referimos os matemáticos franceses na época da Revolução Francesa.

Estudo e melhoria da capacidade de um processo industrial de panificação

Esta dissertação apresenta um estudo da capacidade do processo inserido uma empresa de panificação. Antes de iniciar o estudo propriamente dito, foi realizada uma calibração à balança na qual este estudo seria realizado. Os índices de capacidade do processo têm como principal finalidade verificar se a média e a variabilidade do processo estão em concordância com o alvo e os limites de especificação. Esta verificação permite o ajustamento do processo de maneira a reduzir a produção de produtos defeituosos. Neste trabalho foram utilizados os índices de capacidade considerando que as condições são ideais, isto é, quando existe normalidade nas amostras. Quando as condições não são ideais, como foi verificado, foram utilizadas técnicas para o cálculo dos índices de capacidade para este tipo de situações. A aplicação da metodologia de análise da capacidade do processo foi realizada com sucesso com recurso a amostras retiradas numa balança calibrada para o efeito.

Modelos de localização com filas de espera em rede

Dissertação de Mestrado, Gestão de Empresas (MBA), 19 de Fevereiro de 2016, Universidade dos Açores.

Conforto bioclimático em Portugal continental no período 1941-2000: cartografia e detecção de evolução

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Análise probabilistica do desempenho de pontes existentes

Dissertação para Obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil – Estruturas e Geotecnia pela Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa

Determinação dos factores intervenientes na fórmula de capacidade de carga. Comparação com o EC7 e com os da literatura existente

Dissertação apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Geológica (Geotecnia)

Cargas de colapso de sistemas de alvenaria

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na especialidade de Estruturas

Determinação de cargas de colapso: análise incremental versus análise limite

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil

Desenvolvimento de uma técnica de refinamento adaptativo hierárquico de malhas estruturadas em análise limite

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil

Análise limite aplicada ao estudo tridimensional de paredes de alvenaria

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civi

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.

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.

Estatísticas ordinais

São inúmeros os problemas de análise estatística que envolvem de alguma forma as chamadas estatísticas de ordem ou estatísticas ordinais. Remetendo para os muitos títulos já existentes nesta área o leitor interessado em aprofundar este tema, apresenta-se aqui apenas alguns dos resultados fundamentais da teoria distribucional exacta (distribuições marginais e distribuições conjuntas, representação de Rényi e Teorema de Malmquist) e da teoria distribucional assintótica (estatísticas ordinais extremais e estatísticas ordinais centrais, Teorema dos Tipos Extremais e normalidade assintótica dos quantis empíricos).

Análise preditiva: uma pequena introdução

Um dos problemas mais importantes da Estatística, pelo menos no que respeita às aplicações é sem dúvida o de predizer o futuro com base no resultado de experiência passada. Estranhamente no entanto, este problema não tem merecido, da parte dos Estatísticos, a atenção que se adivinharia da sua importância. Desenvolvimentos de metodologia Estatística têm-se centrado essencialmente em aspectos paramétricos e de modelação, sendo o problema da predição relegado para segundo plano, considerando talvez como mero “aparte”. O objectivo deste trabalho é precisamente o de fazer um pouco a história do problema da previsão estatística, apresentar a abordagem Bayesiana através de exemplos simples, fazendo um paralelo com soluções clássicas recentes.