Variabilidade Extra-Binomial: uso de métodos Bayesianos.

dc.contributorSão Carlos - ICMC-USPpt_BR
dc.contributor.authorJunqueira, Juliano José Guimarães
dc.contributor.authorAchcar, Jorge Alberto
dc.date.accessioned2019-05-29T20:24:10Z
dc.date.available2019-05-29T20:24:10Z
dc.date.issued2001-05
dc.description.abstractEm muitas aplicações da distribuição binomial, podemos ter uma observação variabilidade maior ou menor que a variabilidade esperada. Essa variabilidade é definida como variabilidade extra-binomial. Alguns modelos são introduzidos na literatura para se adequarem ao binômio extra-binomial variabilidade: modelos beta-binomiais, modelos binomiais correlatos e misturas de binômios modelos. Neste trabalho, analisamos esses modelos usando a abordagem Bayesiana e usando Métodos de Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Também consideramos modelos na presença de covariáveis. Dois exemplos com data real são introduzidos.pt_BR
dc.description.notesRelatórios Técnicos do ICMC; 141pt_BR
dc.format19 p.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6907
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisher.citySão Carlos, SP, Brasil.pt_BR
dc.subjectMétodos MCMCpt_BR
dc.titleVariabilidade Extra-Binomial: uso de métodos Bayesianos.pt_BR
dc.title.alternativeExtra-Binomial Variability: use of Bayesian methods.pt_BR
dc.type.categoryRelatórios técnicospt_BR
usp.description.abstracttranslatedIn many applications of the binomial distribution, we can have an observed variability larger or smaller than the expected variability. This variability is defined as extra-binomial variability. Some models are introduced in the literature to fit extra-binomial variability: beta-binomial models, correlated binomial models and mixtures of binomial models. In this paper, we analyse these models using the Bayesian approach and using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. We also consider models in the presence de covariates. Two examples with real date are introduced.pt_BR
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