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Bayesian analysis in Stata with WinBUGS AgEcon
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
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Construcción de un índice de desarrollo humano para México utilizando el análisis bayesiano de componentes principales. Colegio de Postgraduados
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
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Construcción de un índice de desarrollo humano para México utilizando el análisis bayesiano de componentes principales. Colegio de Postgraduados
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
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Inference on microsatellite mutation processes in the invasive mite, Varroa destructor, using reversible jump Markov Chain Monte Carlo Inra
Cornuet, J.M.; Beaumont, M.A.; Estoup, A.; Solignac, M..
Varroa destructor is a parasitic mite of the Eastern honeybee Apis cerana. Fifty years ago, two distinct evolutionary lineages (Korean and Japanese) invaded the Western honeybee Apis mellifera. This haplo–diploid parasite species reproduces mainly through brother–sister matings, a system which largely favors the .xation of new mutations. In a worldwide sample of 225 individuals from 21 locations collected on Western honeybees and analyzed at 19 microsatellite loci, a series of de novo mutations was observed. Using historical data concerning the invasion, this original biological system has been exploited to compare three mutation models with allele size constraints for microsatellite markers: stepwise (SMM) and generalized (GSM) mutation models, and a...
Tipo: Journal Article Palavras-chave: ABEILLE DOMESTIQUE MICROSATELLITE; MUTATION MODEL; MCMC; MARKOV CHAIN MONTE CARLO.
Ano: 2006 URL: http://www.prodinra.inra.fr/prodinra/pinra/doc.xsp?id=PROD20083c3ba28&uri=/notices/prodinra1/2008/08/
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