Consulta: subjectFacets:"MCMC"
Registros recuperados: 7
Data/hora: 01/06/2024 02:37:45

Construcción de un índice de desarrollo humano para México utilizando el análisis bayesiano de componentes principales.
Provedor de dados: 32
Autores: Pacheco Gil, Rosa Angela.
En numerosos problemas se desea explicar las fuentes de variación de los datos y un método utilizado para dicho fin es el análisis de componentes principales (ACP). Se denomina primera componente principal de una distribución  -dimensional, a la combinación lineal de componentes que posee máxima varianza; análogamente, la segunda componente principal es la combinación lineal que presenta mayor desviación, una vez descontada la parte de varianza atribuible a la primera componente. El objetivo de este procedimiento es explicar la variación muestral en términos de   combinaciones lineales de las variables originales. Uno de los problemas del método de componentes principales es la inferencia estadística sobre. En este trabajo se aplicó un enfoque bayesiano...
Tipo: Thesis
Palavras-chave: Desarrollo humano; Componentes principales bayesianos; MCMC; Human development; Principal components bayesian; Maestría; Estadística.
Ano: 2010
URL: http://hdl.handle.net/10521/132

Construcción de un índice de desarrollo humano para México utilizando el análisis bayesiano de componentes principales.
Provedor de dados: 32
Autores: Pacheco Gil, Rosa Angela.
En numerosos problemas se desea explicar las fuentes de variación de los datos y un método utilizado para dicho fin es el análisis de componentes principales (ACP). Se denomina primera componente principal de una distribución  -dimensional, a la combinación lineal de componentes que posee máxima varianza; análogamente, la segunda componente principal es la combinación lineal que presenta mayor desviación, una vez descontada la parte de varianza atribuible a la primera componente. El objetivo de este procedimiento es explicar la variación muestral en términos de   combinaciones lineales de las variables originales. Uno de los problemas del método de componentes principales es la inferencia estadística sobre. En este trabajo se aplicó un enfoque bayesiano...
Tipo: Thesis
Palavras-chave: Desarrollo humano; Componentes principales bayesianos; MCMC; Human development; Principal components bayesian; Maestría; Estadística.
Ano: 2010
URL: http://hdl.handle.net/10521/132

Análise bayesiana univariada e bivariada para a conversão alimentar de suínos da raça Piau
Provedor de dados: 86
Autores: Rossi,Robson Marcelo; Martins,Elias Nunes; Lopes,Paulo Sávio; Silva,Fabyano Fonseca e.
O objetivo deste trabalho foi apresentar modelagens alternativas, uni e bivariadas, para avaliação da conversão alimentar (CA) de suínos da raça Piau, com uso de inferência bayesiana. Os efeitos de sexo e genótipo sobre a CA dos animais foram avaliados por meio de procedimentos de simulação de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC) e de integração aproximada aninhada de Laplace (INLA). O modelo univariado foi avaliado com diferentes distribuições para o erro - normal (gaussiana), t de Student, gama, log-normal e skew-normal -, enquanto, para o modelo bivariado, considerou-se o erro normal. A distribuição skew-normal foi o modelo mais parcimonioso para inferir sobre a resposta direta (univariada) da CA aos efeitos de sexo e genótipo, os quais não foram...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article
Palavras-chave: Análise multivariada; Desempenho nutricional; INLA; MCMC; Síndrome do estresse suíno.
Ano: 2014
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2014001000754

Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa
Provedor de dados: 86
Autores: Nascimento,Moysés; Silva,Fabyano Fonseca e; Sáfadi,Thelma; Nascimento,Ana Carolina Campana; Ferreira,Reinaldo de Paula; Cruz,Cosme Damião.
O objetivo deste trabalho foi propor uma abordagem bayesiana do método de Eberhart &amp;amp; Russell para avaliar a adaptabilidade e da estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa (Medicago sativa), bem como avaliar a eficiência da utilização de distribuições a priori informativas e pouco informativas. Foram utilizados dados de um experimento em blocos ao acaso, no qual se avaliou a produção de massa de matéria seca de 92 genótipos. A metodologia bayesiana proposta foi implementada no programa livre R por meio da função MCMCregress do pacote MCMCpack. Para representar as distribuições a priori pouco informativas, utilizaram-se distribuições de probabilidade com grande variância; e, para representar distribuições a priori informativas, adotou-se o...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article
Palavras-chave: Medicago sativa; Fator de Bayes; Priori informativa; Interação genótipo x ambiente; MCMC.
Ano: 2011
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2011000100004

Bayesian analysis in Stata with WinBUGS
Provedor de dados: 31
Autores: Thompson,   John M.; Palmer,   Tom M.; Moreno,   Santiago G.
WinBUGS is a program for Bayesian model fitting by Gibbs sampling. WinBUGS has limited facilities for data handling, whereas Stata has no routines for Bayesian analysis; therefore, much can be gained by running Stata and WinBUGS together. We present a set of ado-files that enable data to be processed in Stata and then passed to WinBUGS for model fitting; finally, the results are read back into Stata for further processing.
Tipo: Article
Palavras-chave: Wbarray; Wbdata; Wbscalar; Wbstructure; Wbvector; Wbrun; Wbscript; Wbcoda; Wbac; Wbbgr; Wbgeweke; Wbintervals; Wbsection; Wbtrace; Wbstats; Wbdensity; Wbdic; Wbbull; Wbdecode; Bayesian methods; MCMC; Gibbs sampling; WinBUGS; Research Methods/ Statistical Methods.
Ano: 2006
URL: http://purl.umn.edu/119243

Bayesian analysis of autoregressive panel data model: application in genetic evaluation of beef cattle
Provedor de dados: 63
Autores: Silva,Fabyano Fonseca e; Sáfadi,Thelma; Muniz,Joel Augusto; Rosa,Guilherme Jordão Magalhães; Aquino,Luiz Henrique de; Mourão,Gerson Barreto; Silva,Carlos Henrique Osório.
The animal breeding values forecasting at futures times is a relevant technological innovation in the field of Animal Science, since its enables a previous indication of animals that will be either kept by the producer for breeding purposes or discarded. This study discusses an MCMC Bayesian methodology applied to panel data in a time series context. We consider Bayesian analysis of an autoregressive, AR(p), panel data model of order p, using an exact likelihood function, comparative analysis of prior distributions and predictive distributions of future observations. The methodology was tested by a simulation study using three priors: hierarchical Multivariate Normal-Inverse Gamma (model 1), independent Multivariate Student's t Inverse Gamma (model 2) and...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article
Palavras-chave: MCMC; Time series forecasting; Prior comparison; Predictive distribution.
Ano: 2011
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162011000200015

Inferência bayesiana da conversão alimentar em diferentes experimentos animais
Provedor de dados: 45
Autores: Rossi,R.M.; Martins,E.N.; Lopes,P.S.; Silva,F.F.; Marcondes,M.I.; Caetano,G.C.; Ferreira Júnior,H.C.; Knupp,L.S.; Ferreira,M.A.
O presente trabalho teve por objetivo avaliar a conversão alimentar (CA) por meio da inferência bayesiana considerando-se análises bivariadas. Foram utilizadas diferentes espécies animais de experimentos conduzidos na Universidade Federal de Viçosa, no estado de Minas Gerais, Brasil. O modelo proposto mostrou ser apropriado, uma vez que possibilitou a detecção de diferenças significativas entre níveis de fatores não detectados por procedimentos frequentistas em ANOVA tradicional, principalmente em pequenas amostras. No experimento com codornas, evidenciou-se que aves cujos níveis de proteína bruta eram de 23% e 29%, respectivamente, para machos e fêmeas, apresentaram uma melhor CA, de 2,83±0,03 e 2,66±0,03, respectivamente. No experimento com frangos, no...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article
Palavras-chave: Desempenho nutricional; Inferência; MCMC; Multivariada; Produção animal.
Ano: 2016
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-09352016000200466