A Bayesian Long-term Survival Model Parametrized in the Cured Fraction

The main goal of this paper is to investigate a cure rate model that comprehends some well-known proposals found in the literature. In our work the number of competing causes of the event of interest follows the negative binomial distribution. The model is conveniently reparametrized through the cured fraction, which is then linked to covariates by means of the logistic link. We explore the use of Markov chain Monte Carlo methods to develop a Bayesian analysis in the proposed model. The procedure is illustrated with a numerical example.

Bayesian analysis for a skew extension of the multivariate null intercept measurement error model

Skew-normal distribution is a class of distributions that includes the normal distributions as a special case. In this paper, we explore the use of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to develop a Bayesian analysis in a multivariate, null intercept, measurement error model [R. Aoki, H. Bolfarine, J.A. Achcar, and D. Leao Pinto Jr, Bayesian analysis of a multivariate null intercept error-in -variables regression model, J. Biopharm. Stat. 13(4) (2003b), pp. 763-771] where the unobserved value of the covariate (latent variable) follows a skew-normal distribution. The results and methods are applied to a real dental clinical trial presented in [A. Hadgu and G. Koch, Application of generalized estimating equations to a dental randomized clinical trial, J. Biopharm. Stat. 9 (1999), pp. 161-178].

NMR Chemical Shielding and Spin-Spin Coupling Constants of Liquid NH(3): A Systematic Investigation using the Sequential QM/MM Method

The NMR spin coupling parameters, (1)J(N,H) and (2)J(H,H), and the chemical shielding, sigma((15)N), of liquid ammonia are studied from a combined and sequential QM/MM methodology. Monte Carlo simulations are performed to generate statistically uncorrelated configurations that are submitted to density functional theory calculations. Two different Lennard-Jones potentials are used in the liquid simulations. Electronic polarization is included in these two potentials via an iterative procedure with and without geometry relaxation, and the influence on the calculated properties are analyzed. B3LYP/aug-cc-pVTZ-J calculations were used to compute the V(N,H) constants in the interval of -67.8 to -63.9 Hz, depending on the theoretical model used. These can be compared with the experimental results of -61.6 Hz. For the (2)J(H,H) coupling the theoretical results vary between -10.6 to -13.01 Hz. The indirect experimental result derived from partially deuterated liquid is -11.1 Hz. Inclusion of explicit hydrogen bonded molecules gives a small but important contribution. The vapor-to-liquid shifts are also considered. This shift is calculated to be negligible for (1)J(N,H) in agreement with experiment. This is rationalized as a cancellation of the geometry relaxation and pure solvent effects. For the chemical shielding, U(15 N) Calculations at the B3LYP/aug-pcS-3 show that the vapor-to-liquid chemical shift requires the explicit use of solvent molecules. Considering only one ammonia molecule in an electrostatic embedding gives a wrong sign for the chemical shift that is corrected only with the use of explicit additional molecules. The best result calculated for the vapor to liquid chemical shift Delta sigma((15)N) is -25.2 ppm, in good agreement with the experimental value of -22.6 ppm.

Pseudolikelihood equations for Potts MRF model parameter estimation on higher order neighborhood systems

This letter presents pseudolikelihood equations for the estimation of the Potts Markov random field model parameter on higher order neighborhood systems. The derived equation for second-order systems is a significantly reduced version of a recent result found in the literature (from 67 to 22 terms). Also, with the proposed method, a completely original equation for Potts model parameter estimation in third-order systems was obtained. These equations allow the modeling of less restrictive contextual systems for a large number of applications in a computationally feasible way. Experiments with both simulated and real remote sensing images provided good results.

Bayesian Estimation of the Logistic Positive Exponent IRT Model

A Bayesian inference approach using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is developed for the logistic positive exponent (LPE) model proposed by Samejima and for a new skewed Logistic Item Response Theory (IRT) model, named Reflection LPE model. Both models lead to asymmetric item characteristic curves (ICC) and can be appropriate because a symmetric ICC treats both correct and incorrect answers symmetrically, which results in a logical contradiction in ordering examinees on the ability scale. A data set corresponding to a mathematical test applied in Peruvian public schools is analyzed, where comparisons with other parametric IRT models also are conducted. Several model comparison criteria are discussed and implemented. The main conclusion is that the LPE and RLPE IRT models are easy to implement and seem to provide the best fit to the data set considered.

Semiparametric Bayesian measurement error modeling

This work presents a Bayesian semiparametric approach for dealing with regression models where the covariate is measured with error. Given that (1) the error normality assumption is very restrictive, and (2) assuming a specific elliptical distribution for errors (Student-t for example), may be somewhat presumptuous; there is need for more flexible methods, in terms of assuming only symmetry of errors (admitting unknown kurtosis). In this sense, the main advantage of this extended Bayesian approach is the possibility of considering generalizations of the elliptical family of models by using Dirichlet process priors in dependent and independent situations. Conditional posterior distributions are implemented, allowing the use of Markov Chain Monte Carlo (MCMC), to generate the posterior distributions. An interesting result shown is that the Dirichlet process prior is not updated in the case of the dependent elliptical model. Furthermore, an analysis of a real data set is reported to illustrate the usefulness of our approach, in dealing with outliers. Finally, semiparametric proposed models and parametric normal model are compared, graphically with the posterior distribution density of the coefficients. (C) 2009 Elsevier Inc. All rights reserved.

A Bayesian Semiparametric Approach for Solving the Discrete Calibration Problem

In this article, we introduce a semi-parametric Bayesian approach based on Dirichlet process priors for the discrete calibration problem in binomial regression models. An interesting topic is the dosimetry problem related to the dose-response model. A hierarchical formulation is provided so that a Markov chain Monte Carlo approach is developed. The methodology is applied to simulated and real data.

Bayesian Analysis for Nonlinear Regression Model Under Skewed Errors, with Application in Growth Curves

We have considered a Bayesian approach for the nonlinear regression model by replacing the normal distribution on the error term by some skewed distributions, which account for both skewness and heavy tails or skewness alone. The type of data considered in this paper concerns repeated measurements taken in time on a set of individuals. Such multiple observations on the same individual generally produce serially correlated outcomes. Thus, additionally, our model does allow for a correlation between observations made from the same individual. We have illustrated the procedure using a data set to study the growth curves of a clinic measurement of a group of pregnant women from an obstetrics clinic in Santiago, Chile. Parameter estimation and prediction were carried out using appropriate posterior simulation schemes based in Markov Chain Monte Carlo methods. Besides the deviance information criterion (DIC) and the conditional predictive ordinate (CPO), we suggest the use of proper scoring rules based on the posterior predictive distribution for comparing models. For our data set, all these criteria chose the skew-t model as the best model for the errors. These DIC and CPO criteria are also validated, for the model proposed here, through a simulation study. As a conclusion of this study, the DIC criterion is not trustful for this kind of complex model.

Modelagem dos tempos de falhas ao longo do calendário

Um dos modos de avaliar a confiabilidade de um produto é verificando o comportamento das falhas em testes de uso contínuo. Contudo, essa informação não permite saber em que data a falha ocorrerá. Para resolver esse impasse abordamos na presente dissertação a modelagem dos tempos de falha ao longo do calendário. A modelagem desses tempos permite uma melhor administração do sistema de garantia e assistência técnica, além de possibilitar a empresa estimar e monitorar a confiabilidade do produto. Para proceder com a modelagem, é preciso, inicialmente, conhecer a distribuição de três variáveis: o tempo de vida do produto, em horas de uso contínuo; o tempo de uso do produto, em horas por dia; e o intervalo de tempo entre a manufatura e a venda, em dias. Conhecendo o comportamento dessa variáveis duas alternativas de solução são apresentadas: (a) Modelagem via simulação de Monte Carlo e (b) Modelagem através de solução matemática fechada. São discutidos os casos em que há um ou vários grupos de clientes que utilizam o produto.

Contribuição à previsão da vida útil das estruturas de concreto armado atacadas pela corrosão de armaduras : iniciação por cloretos

Atualmente observa-se que uma grande parte das estruturas de concreto armado estão apresentando problemas relacionados à corrosão das armaduras, principalmente aquela iniciada pelos íons cloreto. Nesse sentido, muitos estudos estão sendo realizados a fim de prever o tempo necessário para que os íons cloreto atinjam a armadura, iniciando assim a propagação do processo corrosivo. Existem alguns parâmetros relacionados ao concreto e ao meio ambiente que exercem uma grande influência na penetração de íons cloreto. Entre os fatores relacionados ao concreto, verifica-se que o coeficiente de difusão de cloretos, a concentração superficial de cloretos, a relação água/cimento, a espessura de cobrimento, a presença e a quantidade de adições são alguns parâmetros que interferem na vida útil de projeto das estruturas. Já em relação às condições ambientais, os principais fatores que afetam a vida útil são a umidade relativa e a temperatura de exposição. Assim, procurou-se avaliar o efeito de tais variáveis na vida útil das estruturas, considerando as mesmas como grandezas aleatórias, apresentando um determinado valor médio e um desvio-padrão característico. Essas variáveis aleatórias foram inseridas em alguns modelos matemáticos que são empregados para a previsão da vida útil das estruturas − 2ª Lei de Fick e os modelos propostos por UJI et al. (1990) e por MEJLBRO (1996). A partir daí, realizou-se uma análise de confiabilidade a partir de um método de simulação numérica (Simulação de Monte Carlo) a fim de se determinar a probabilidade de falha no tempo para concretos feitos com diferentes tipos de cimento e adições, quando inseridos em condições ambientais distintas A fim de contribuir no processo de previsão da vida útil das estruturas quando inseridas em ambientes contendo cloretos, foi desenvolvido um modelo matemático baseado na análise em Grupos Focalizados (ou Focus Groups). Algumas das principais características do modelo proposto são a lógica empregada no seu desenvolvimento e a grande facilidade de aplicação do mesmo. O comportamento do modelo se mostrou consistente com os resultados de investigações experimentais realizadas por outros pesquisadores, onde o mesmo foi aplicado em um estudo de caso para verificar a resposta em relação à penetração de cloretos em alguns pontos de uma estrutura de concreto armado inserida em área salina.

Risco de tráfego e os mecanismos de concessão de infra-estruturas rodoviárias com prazo variável

Este trabalho é devotado à avaliação do risco de tráfego em concessões de infra-estruturas rodoviárias. Apresenta as principais causas de discrepâncias entre previsões e a realidade do tráfego em concessões de infra-estruturas rodoviárias, abordando as conseqüências dessas diferenças e os meios propostos e/ou utilizados para a reduzir os riscos proporcionados aos concessionários pelas incertezas inerentes ao tráfego. Dentre os principais meios encontrados para minimizar os efeitos do risco de tráfego aos concessionários encontra-se a utilização de mecanismos de concessão baseado em contratos com prazo variável. Dois mecanismos têm sido desenvolvidos com este objetivo e foram avaliados neste trabalho: LPVR, proposto por Engel, Fischer e Galetovic e implantado no Chile em meados da década de 1990; e LPVNR, proposto por Nombela e De Rus a partir do final da mesma década. A avaliação dos mecanismos foi realizada com um método quantitativo de análise de riscos, utilizando simulação Monte Carlo. Para a realização da avaliação, foi desenvolvido um modelo financeiro que propiciasse análises de projetos com duração não definida ex-ante. 81 simulações foram realizadas, sendo 27 para cada um dos três tipos de concessão de rodovias testados: BOT, ROT e concessões para a operação e manutenção (O&M). As variáveis utilizadas nos testes foram: as taxas de desconto utilizadas nos projetos; os horizontes de tempo das concessões (duração esperada); e a extensão máxima que a duração pode ter, além da duração esperada.

Avaliação de métodos numéricos para precificação de derivativos: aplicação ao mercado brasileiro

Os objetivos deste trabalho foram (i) rever métodos numéricos para precificação de derivativos; e (ii) comparar os métodos assumindo que os preços de mercado refletem àqueles obtidos pela fórmula de Black Scholes para precificação de opções do tipo européia. Aplicamos estes métodos para precificar opções de compra da ações Telebrás. Os critérios de acurácia e de custo computacional foram utilizados para comparar os seguintes modelos binomial, Monte Carlo, e diferenças finitas. Os resultados indicam que o modelo binomial possui boa acurácia e custo baixo, seguido pelo Monte Carlo e diferenças finitas. Entretanto, o método Monte Carlo poderia ser usado quando o derivativo depende de mais de dois ativos-objetos. É recomendável usar o método de diferenças finitas quando se obtém uma equação diferencial parcial cuja solução é o valor do derivativo.

Estudo do estabelecimento de configurações em estruturas celulares

Esta dissertação investiga os processos que levam células a se organizarem em certas configurações, focando propriedades topológicas, geométricas e aquelas originadas na sua dinâmica. Para tanto, começamos revisando propriedades de topologia de equilíbrio de sistemas que minimizam áreas de contato entre células. Prosseguimos com o estudo de estruturas de células biológicas, incorporando as devidas modificações provenientes das propriedades biológicas, sendo introduzida, por exemplo, a Hipótese da Adesão Diferenciada formulada por Steinberg (1975). Suas implicações são estudadas utilizando o Modelo Celular de Potts ao realizar simulações de Monte Carlo. Mostramos resultados das dinâmicas de reagrupamento celular que é um dos processos que ocorre na embriogênese e morfogênese, em que células se redistribuem de modo a formar padrões típicos. É feita uma análise, tanto teórica quanto por simulações, de como interações adesivas entre tipos diferentes de células, e estas com o meio, influenciam a evolução destas configurações. A seguir, tornamos evidente analogias entre tecidos e fluidos imiscíveis, de modo a explorar não apenas a influência de coesões e adesões celulares, como também propriedades viscoelásticas e de tensões superficiais apresentadas pelos agregados - estruturas macroscópicas constituídas por muitas subunidades celulares. Acompanhando os resultados teóricos, apresentamos observações experimentais de reorganização celular a partir de agregados aleatórios de células de hidras. A reorganização celular destes agregados é estudada a partir das configurações iniciais aleatórias até o momento em que se estabelece uma esfera com cavidade formada por duas camadas epiteliais, endoderme e ectoderme Neste estágio ocorrem os bursts, eventos de ruptura reversíveis do tecido superficial do agregado com expulsão do conteúdo contido na cavidade. É proposto um estudo via simulações deste fenômeno a fim de elucidar as propriedades básicas de deformações, adesões e movimentos de células num tecido. Ainda no contexto experimental, realizamos outras medidas nos agregados de hidra, como a obtenção de tensões superficiais e registro da dinâmica de arredondamento. Finalmente, unimos as considerações sobre topologias de estruturas celulares com as propriedades emergentes de interações de adesão com mais um elemento, mitose. Apresentamos modelos de crescimento celular e discutimos suas características para a dinâmica populacional de células. Ao introduzir dados sobre comportamentos regulatórios de proliferação celular, colocamos ênfase no estudo das patologias ao estudar câncer utilizando o Modelo de Gompertz como descrição da proliferação. Realizamos experiências utilizando 6 linhagens cancerígenas diferentes e propomos uma interpretação biológica dos parâmetros matemáticos que descrevem o crescimento. A hipótese por nós levantada é de que a forma da célula influencia no seu comportamento. Verificamos a viabilidade de tal hipótese através de uma série de simulações por Modelo Celular de Potts. Os resultados gerados se assemelham aos dados experimentais, de maneira que chegamos a conclusão final que processos intrínsecos regulatórios de uma célula (no caso o ciclo mitótico), propriedades adesivas de células, características fenotípicas e distribuições topológicas de um tecido, são intimamente interligados.

Modelo de volatilidade estocástica com saltos aplicado a commodities agrícolas

Mensalmente são publicados relatórios pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA) onde são divulgados dados de condições das safras, oferta e demanda globais, nível dos estoques, que servem como referência para todos os participantes do mercado de commodities agrícolas. Esse mercado apresenta uma volatilidade acentuada no período de divulgação dos relatórios. Um modelo de volatilidade estocástica com saltos é utilizado para a dinâmica de preços de milho e de soja. Não existe um modelo ‘ideal’ para tal fim, cada um dos existentes têm suas vantagens e desvantagens. O modelo escolhido foi o de Oztukel e Wilmott (1998), que é um modelo de volatilidade estocástica empírica, incrementado com saltos determinísticos. Empiricamente foi demonstrado que um modelo de volatilidade estocástica pode ser bem ajustado ao mercado de commodities, e o processo de jump-diffusion pode representar bem os saltos que o mercado apresenta durante a divulgação dos relatórios. As opções de commodities agrícolas que são negociadas em bolsa são do tipo americanas, então alguns métodos disponíveis poderiam ser utilizados para precificar opções seguindo a dinâmica do modelo proposto. Dado que o modelo escolhido é um modelo multi-fatores, então o método apropriado para a precificação é o proposto por Longstaff e Schwartz (2001) chamado de Monte Carlo por mínimos quadrados (LSM). As opções precificadas pelo modelo são utilizadas em uma estratégia de hedge de uma posição física de milho e de soja, e a eficiência dessa estratégia é comparada com estratégias utilizando-se instrumentos disponíveis no mercado.

Essays on Spatial Econometrics

Esta dissertação concentra-se nos processos estocásticos espaciais definidos em um reticulado, os chamados modelos do tipo Cliff & Ord. Minha contribuição nesta tese consiste em utilizar aproximações de Edgeworth e saddlepoint para investigar as propriedades em amostras finitas do teste para detectar a presença de dependência espacial em modelos SAR (autoregressivo espacial), e propor uma nova classe de modelos econométricos espaciais na qual os parâmetros que afetam a estrutura da média são distintos dos parâmetros presentes na estrutura da variância do processo. Isto permite uma interpretação mais clara dos parâmetros do modelo, além de generalizar uma proposta de taxonomia feita por Anselin (2003). Eu proponho um estimador para os parâmetros do modelo e derivo a distribuição assintótica do estimador. O modelo sugerido na dissertação fornece uma interpretação interessante ao modelo SARAR, bastante comum na literatura. A investigação das propriedades em amostras finitas dos testes expande com relação a literatura permitindo que a matriz de vizinhança do processo espacial seja uma função não-linear do parâmetro de dependência espacial. A utilização de aproximações ao invés de simulações (mais comum na literatura), permite uma maneira fácil de comparar as propriedades dos testes com diferentes matrizes de vizinhança e corrigir o tamanho ao comparar a potência dos testes. Eu obtenho teste invariante ótimo que é também localmente uniformemente mais potente (LUMPI). Construo o envelope de potência para o teste LUMPI e mostro que ele é virtualmente UMP, pois a potência do teste está muito próxima ao envelope (considerando as estruturas espaciais definidas na dissertação). Eu sugiro um procedimento prático para construir um teste que tem boa potência em uma gama de situações onde talvez o teste LUMPI não tenha boas propriedades. Eu concluo que a potência do teste aumenta com o tamanho da amostra e com o parâmetro de dependência espacial (o que está de acordo com a literatura). Entretanto, disputo a visão consensual que a potência do teste diminui a medida que a matriz de vizinhança fica mais densa. Isto reflete um erro de medida comum na literatura, pois a distância estatística entre a hipótese nula e a alternativa varia muito com a estrutura da matriz. Fazendo a correção, concluo que a potência do teste aumenta com a distância da alternativa à nula, como esperado.