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Ponderação Bayesiana de modelos em regressão linear clássica (2005)

  • Authors:
  • Autor USP: NUNES, HÉLIO RUBENS DE CARVALHO - ESALQ
  • Unidade: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LCE
  • Subjects: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO; INFERÊNCIA BAYESIANA
  • Language: Português
  • Abstract: Este trabalho tem o objetivo de divulgar a metodologia de ponderação de modelos ou Bayesian Model Averaging (BMA) entre os pesquisadores da área agronômica e discutir suas vantagens e limitações. Com o BMA é possível combinar resultados de diferentes modelos acerca de determinada quantidade de interesse, com isso, o BMA apresenta-se como sendo uma metodologia alternativa de análise de dados frente os usuais métodos de seleção de modelos tais como o Coeficiente de Determinação Múltipla (R2 ), Coeficiente de Determinação Múltipla Ajustado (R2), Estatística de Mallows ( Cp) e Soma de Quadrados de Predição (PRESS). Vários trabalhos foram, recentemente, realizados com o objetivo de comparar o desempenho do BMA em relação aos métodos de seleção de modelos, porém, há ainda muitas situações para serem exploradas até que se possa chegar a uma conclusão geral acerca desta metodologia. Neste trabalho, o BMA foi aplicado a um conjunto de dados proveniente de um experimento agronômico. A seguir, o desempenho preditivo do BMA foi comparado com o desempenho dos métodos de seleção acima citados por meio de um estudo de simulação variando o grau de multicolinearidade e o tamanho amostral. Em cada uma dessas situações, foram utilizadas 1000 amostras geradas a partir de medidas descritivas de conjuntos de dados reais da área agronômica. O desempenho preditivo das metodologias em comparação foi medido pelo Logaritmo do Escore Preditivo (LEP). Os resultados empíricos obtidos indicaramque o BMA apresenta desempenho semelhante aos métodos usuais de seleção de modelos nas situações de multicolinearidade exploradas neste trabalho
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 07.10.2005
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      NUNES, Hélio Rubens de Carvalho; LEANDRO, Roseli Aparecida. Ponderação Bayesiana de modelos em regressão linear clássica. 2005.Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2005. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-16112005-155133/ >.
    • APA

      Nunes, H. R. de C., & Leandro, R. A. (2005). Ponderação Bayesiana de modelos em regressão linear clássica. Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-16112005-155133/
    • NLM

      Nunes HR de C, Leandro RA. Ponderação Bayesiana de modelos em regressão linear clássica [Internet]. 2005 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-16112005-155133/
    • Vancouver

      Nunes HR de C, Leandro RA. Ponderação Bayesiana de modelos em regressão linear clássica [Internet]. 2005 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-16112005-155133/

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