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Diretrizes para aplicação de inferência Bayesiana aproximada para modelos lineares generalizados e dados georreferenciados (2018)

  • Authors:
  • Autor USP: FRADE, DJAIR DURAND RAMALHO - ESALQ
  • Unidade: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LCE
  • Subjects: ANÁLISE ESTATÍSTICA DE DADOS; GEOESTATÍSTICA; INFERÊNCIA BAYESIANA; MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
  • Language: Português
  • Abstract: Neste trabalho, exploramos e propusemos diretrizes para a análise de dados utilizando o método Integrated Nested Laplace Approxímation - INLA para os modelos lineares generalizados (MLG's) e modelos baseados em dados georreferenciados. No caso dos MLG's, verificou-se o impacto do método de aproximação utilizado para aproximar a distribuição a posteriori conjunta. Nos dados georreferenciados, avaliou-se e propôs-se diretrizes para construção das malhas, passo imprescindível para obtenção de resultados mais precisos. Em ambos os casos, foram realizados estudos de simulação. Para selecionar os melhores modelos, foram calculadas medidas de concordância entre as observações e os valores ajustados pelos modelos, por exemplo, erro quadrático médio e taxa de cobertura
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 15.08.2018
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      FRADE, Djair Durand Ramalho; PIEDADE, Sonia Maria de Stefano. Diretrizes para aplicação de inferência Bayesiana aproximada para modelos lineares generalizados e dados georreferenciados. 2018.Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2018. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03012019-175609/ >.
    • APA

      Frade, D. D. R., & Piedade, S. M. de S. (2018). Diretrizes para aplicação de inferência Bayesiana aproximada para modelos lineares generalizados e dados georreferenciados. Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03012019-175609/
    • NLM

      Frade DDR, Piedade SM de S. Diretrizes para aplicação de inferência Bayesiana aproximada para modelos lineares generalizados e dados georreferenciados [Internet]. 2018 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03012019-175609/
    • Vancouver

      Frade DDR, Piedade SM de S. Diretrizes para aplicação de inferência Bayesiana aproximada para modelos lineares generalizados e dados georreferenciados [Internet]. 2018 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03012019-175609/

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