1000 resultados para Estatística Bayesiana


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O uso de técnicas de estatística bayesiana é uma abordagem que tem sido bem aceita e estabelecida em campos fora da enfermagem como um paradigma de redução da incerteza presente em uma dada situação clínica. O presente artigo tem como propósito apresentar um direcionamento para o uso específico do paradigma bayesiano na análise de diagnósticos de enfermagem. Para isso, as etapas e interpretações de análise bayesiana são discutidas; um exemplo teórico e outro prático sobre análise bayesiana de diagnósticos de enfermagem são apresentados; e há a descrição de como a abordagem bayesiana pode ser utilizada para resumir o conhecimento disponível e apresentar estimativas pontuais e intervalares da verdadeira probabilidade de um diagnóstico de enfermagem. Conclui-se que a aplicação de métodos estatísticos bayesianos é uma importante ferramenta para a definição mais acurada de probabilidades de diagnósticos de enfermagem.

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Estimaram-se as correlações genéticas entre os escores visuais e as características reprodutivas, utilizando a estatística bayesiana sob modelo animal linear-limiar, em bovinos da raça Nelore. Foram estudadas características categóricas morfológicas, avaliadas visualmente aos oito, 15 e 22 meses de idade; e características contínuas de perímetro escrotal padronizado aos 365 e 450 dias de idade, além da idade ao primeiro parto. As estimativas de correlações genéticas foram de sentido favorável à seleção, apresentando magnitudes moderadas, sugerindo que a seleção de animais para um biótipo desejável pode levar a animais com maior fertilidade e precocidade sexual. As estimativas de correlação genética para o perímetro escrotal padronizado aos 450 dias e a idade ao primeiro parto com as características morfológicas avaliadas aos 22 meses de idade foram maiores do que as obtidas entre as características de escores visuais avaliadas aos oito e 15 meses de idade. A utilização de escores visuais como critério de seleção trará progresso genético também para as características reprodutivas.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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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.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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O objetivo neste estudo foi estimar as correlações genéticas entre escores visuais e características de carcaça medidas por ultrassonografia em bovinos da raça Nelore utilizando a estatística bayesiana por meio da Amostragem de Gibbs, sob modelo animal linear-limiar. Foram estudadas as características categóricas morfológicas de musculosidade, estrutura física, conformação e sacro, avaliadas aos 15 e 22 meses de idade. Para as características de carcaça, foram avaliadas as características área de olho-de-lombo, espessura de gordura subcutânea, espessura de gordura subcutânea na garupa e altura na garupa. Os escores visuais devem ser empregados como critérios de seleção para aumentar o progresso genético para a característica área de olhode-lombo e, consequentemente, melhorar o rendimento de carcaça. As estimativas de correlação genética obtidas para musculosidade com espessura de gordura subcutânea e espessura de gordura subcutânea na garupa indicaram que a seleção para musculosidade pode levar a animais com melhor acabamento de carcaça. A seleção para a estrutura física e conformação aos 15 e 22 meses de idade pode promover resposta correlacionada para o aumento da altura na garupa.

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Os objetivos neste estudo foram estimar parâmetros genéticos das características categóricas musculosidade, estrutura física, aspectos raciais, conformação, ônfalo, pigmentação e sacro e predizer os valores genéticos utilizando-se a estatística bayesiana sob modelo animal de limiar, considerando diferentes idades de bovinos da raça Nelore. As informações de escores visuais foram obtidas nos anos de 2000 a 2005 de bovinos provenientes de 13 fazendas participantes do Programa Nelore Brasil. Nas análises bicaracterísticas, foram utilizados 500.000 até 1.100.000 ciclos para alcançar a convergência da cadeia de Gibbs. O descarte inicial e o intervalo amostral foram de 100.000 e 1.000 ciclos, respectivamente. As características de escores visuais avaliadas aos 8 e 22 meses de idade apresentaram estimativas de herdabilidades moderadas, indicando resposta rápida à seleção direta. Os escores visuais indicaram possibilidade de resposta rápida à seleção direta e, portanto, devem ser incorporados em programas de melhoramento genético como critérios de seleção. As estimativas de correlações genéticas entre musculosidade, estrutura física e conformação também indicam que a seleção direta para uma destas características trará progresso genético às outras. Recomenda-se utilizar os escores visuais como critérios de seleção em pelo menos duas fases de vida do animal, na desmama e ao sobreano.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Agronomia (Genética e Melhoramento de Plantas) - FCAV

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Dissertação desenvolvida no Laboratório Nacional de Engenharia Civil ao abrigo do protocolo existente entre o ISEL e o LNEC, e submetida à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de doutor em Engenharia Civil

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A dinâmica da população de plantas daninhas pode ser representada por um sistema de equações que relaciona as densidades de sementes produzidas e de plântulas em áreas de cultivo. Os valores dos parâmetros dos modelos podem ser inferidos diretamente de experimentação e análise estatística ou extraídos da literatura. O presente trabalho teve por objetivo estimar os parâmetros do modelo de densidade populacional de plantas daninhas, a partir de um experimento conduzido na área experimental da Embrapa Milho e Sorgo, Sete Lagoas, MG, via os procedimentos de inferências clássica e Bayesiana.

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Este trabalho teve como objetivo comparar duas metodologias de alocação ótima de ativos, a metodologia clássica e a metodologia bayesiana. O modelo utilizado foi o de Meucci (2005). Foram realizados diversos exercícios empíricos de montagem de carteiras de ativos seguindo essas metodologias, utilizando para isso dados do mercado acionário brasileiro. Os resultados encontrados indicam uma superioridade de desempenho, tanto em termos de retorno quanto de volatilidade, da carteira bayesiana em relação à clássica e desta em relação ao índice de mercado. Ademais, o trabalho também compreende modificações na prior utilizada na estimação bayesiana.

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Seguros de carteiras proporcionam aos gestores limitar o risco de downside sem renunciar a movimentos de upside. Nesta dissertação, propomos um arcabouço de otimização de seguro de carteira a partir de um modelo híbrido frequentista-Bayesiano com uso de derivativos. Obtemos a distribuição conjunta de retornos regulares através de uma abordagem estatística frequentista, uma vez removidos os outliers da amostra. A distribuição conjunta dos retornos extremos, por sua vez, é modelada através de Redes Bayesianas, cuja topologia contempla os eventos que o gestor considera crítico ao desempenho da carteira. Unindo as distribuições de retornos regulares e extremos, simulamos cenários futuros para a carteira. O seguro é, então, otimizado através do algoritmo Evolução Diferencial. Mostramos uma aplicação passo a passo para uma carteira comprada em ações do Ibovespa, utilizando dados de mercado entre 2008 e 2012.

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In Survival Analysis, long duration models allow for the estimation of the healing fraction, which represents a portion of the population immune to the event of interest. Here we address classical and Bayesian estimation based on mixture models and promotion time models, using different distributions (exponential, Weibull and Pareto) to model failure time. The database used to illustrate the implementations is described in Kersey et al. (1987) and it consists of a group of leukemia patients who underwent a certain type of transplant. The specific implementations used were numeric optimization by BFGS as implemented in R (base::optim), Laplace approximation (own implementation) and Gibbs sampling as implemented in Winbugs. We describe the main features of the models used, the estimation methods and the computational aspects. We also discuss how different prior information can affect the Bayesian estimates

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The multivariate t models are symmetric and with heavier tail than the normal distribution, important feature in financial data. In this theses is presented the Bayesian estimation of a dynamic factor model, where the factors follow a multivariate autoregressive model, using multivariate t distribution. Since the multivariate t distribution is complex, it was represented in this work as a mix between a multivariate normal distribution and a square root of a chi-square distribution. This method allowed to define the posteriors. The inference on the parameters was made taking a sample of the posterior distribution, through the Gibbs Sampler. The convergence was verified through graphical analysis and the convergence tests Geweke (1992) and Raftery & Lewis (1992a). The method was applied in simulated data and in the indexes of the major stock exchanges in the world.