Buscar
Mostrando ítems 1-10 de 182
Heteroscedastic Nonlinear Regression Models
(TAYLOR & FRANCIS INCNEW YORK, 2010)
In this article, we present a generalization of the Bayesian methodology introduced by Cepeda and Gamerman (2001) for modeling variance heterogeneity in normal regression models where we have orthogonality between mean and ...
Comparação bayesiana de modelos de previsão de diferenças esperadas nas progênies no melhoramento genético de gado Nelore.
(Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v.43, n.1, p.37-45, jan. 2008., 2011)
Inferência em grafos aleatórios exponenciais através de métodos MCMC
(Universidade Federal de São CarlosUFSCarCâmpus São CarlosEstatística - Es, 2020-12-11)
In this work we study statistical inference methods for random graphs. In particular, we study the Exponential Random Graph Model and we study Bayesian estimator based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. We apply ...
Latent residual analysis in binary regression with skewed link
(BRAZILIAN STATISTICAL ASSOCIATIONSAO PAULO, 2012)
Model diagnostics is an integral part of model determination and an important part of the model diagnostics is residual analysis. We adapt and implement residuals considered in the literature for the probit, logistic and ...
Comparação bayesiana de modelos de previsão de diferenças esperadas nas progênies no melhoramento genético de gado Nelore
(Pesquisa Agropecuária Brasileira, 2019)
Modelo de mistura com número de componentes desconhecido: estimação via método split-merge
(Universidade Federal de São CarlosBRUFSCarPrograma de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, 2009-11-30)
We propose the split-merge MCMC and birth-split-merge MCMC algorithms to analyse mixture models with an unknown number of components. The strategy for splitting is based on data and posterior distribution. Allocation ...
Uma abordagem bayesiana para o mapeamento de QTLS utilizando o método MCMC com saltos reversíveis
(Editora da Universidade Federal de Lavras, 2009)
A utilização de metodologias bayesianas tem se tornado frequente nas aplicações em Genética, em particular em mapeamento de QTLs usando marcadores moleculares. Mapear um QTL significa identificar sua localização ao longo ...
Comparação de estratégias de geração de propostas no algoritmo Metropolis-Hastings para um modelo Poisson log-linear
(Universidade Federal de Minas GeraisUFMG, 2016-02-26)
The Markov Chain Monte Carlo methods (MCMC) are a class of simulation algorithms widely used in Bayesian inference to indirectly draw samples from the posterior distribution, which is known up to a constant of proportionality. ...
Bayesian mapping of quantitative trait loci (QTL) controlling soybean cyst nematode resistant
(SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, 3311 GZ DORDRECHT, NETHERLANDS, 2012)