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:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2018
- Data da defesa: 15.08.2018
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ABNT
FRADE, Djair Durand Ramalho. Diretrizes para aplicação de inferência Bayesiana aproximada para modelos lineares generalizados e dados georreferenciados. 2018. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03012019-175609/. Acesso em: 14 nov. 2024. -
APA
Frade, D. D. R. (2018). Diretrizes para aplicação de inferência Bayesiana aproximada para modelos lineares generalizados e dados georreferenciados (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03012019-175609/ -
NLM
Frade DDR. Diretrizes para aplicação de inferência Bayesiana aproximada para modelos lineares generalizados e dados georreferenciados [Internet]. 2018 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03012019-175609/ -
Vancouver
Frade DDR. Diretrizes para aplicação de inferência Bayesiana aproximada para modelos lineares generalizados e dados georreferenciados [Internet]. 2018 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03012019-175609/
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