Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1963.pdf: 520432 bytes, checksum: 9c5f5395dcc0f7d0faca9268007ed41f (MD5) Previous issue date: 2008-06-09 / Financiadora de Estudos e Projetos / In medical and biological researches we often .nd count data. For longitudinal count data, usual Poisson regression models, assuming independence among observations, are not applicable because of the correlation of these measures. This work presents hierarchical Bayesian models considering random e¤ects to analyze longitudinal count data. A Normal and a Gamma distribution are considered to these e¤ects besides the mixture of Normal distributions. We also present zero in.ated Poisson (ZIP) regression models for repeated measures. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is used to estimate the parameters. Keywords: Longitudinal Count Data; Poisson Regression Model; Zero In.ated Model; Hierarchical Model; Bayesian Analysis; MCMC Methods. / Nas pesquisas médicas e biológicas é comum encontrar dados de contagem. Por exem- plo, as variáveis podem ser dadas pelo número de hospitalizações para cada paciente em unidades básicas de saúde. Para dados de contagem longitudinais, o uso de modelos de regressão de Poisson usuais, que assumem independência entre as observações, não é satis- fatório, visto que as observações de um mesmo indivíduo são usualmente correlacionadas. Assim, efeitos aleatórios são considerados para capturar a possível correlação destas ob- servações além de superdispersão associada a outros fatores. Neste trabalho são uti- lizados modelos Bayesianos hierárquicos considerando diferentes distribuições aos efeitos aleatórios para analisar tais tipos de dados. Aos efeitos aleatórios é atribuída uma dis- tribuição normal, uma mistura de distribuições normais ou uma distribuição gama. Tam- bém são apresentados modelos de regressão de Poisson para dados com medidas repetidas apresentando excesso de zeros. Técnicas de simulação estocástica MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) são utilizadas para inferência e, em particular, para estimação dos parâmetros de interesse. Além disso, dados reais são considerados para ilustrar as metodologias propostas.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissSTU.pdf: 632638 bytes, checksum: b51966b8476d470ced42e354cadf0a65 (MD5) Previous issue date: 2005-01-20 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this dissertation, we introduce classical and Bayesian approaches to get inferences on the parameters of interest, considering exponential and Weibull distributions for the lifetimes. For a Bayesian analysis, we assume a gamma process for the individual rates considering type II censoring data and the presence of covariates. We also consider ac- celerated life tests assuming an inverse power law model and an exponential distribution for the lifetimes. The proposed methodology in illustrated in three examples. / Nesta dissertação, apresentamos uma análise clássica e uma abordagem Bayesiana para obter inferências dos parâmetros de interesse, considerando as distribuições exponencial e de Weibull para os tempos de sobrevivência. Assumimos um processo gama para as taxas indivíduais e a presença de covariadas relacionadas com os tempos de sobrevivência com censuras do tipo II. Alguns conceitos e resultados de análise estatística de testes de vida acelerados são apresentados, em particular, um estudo sobre o Modelo de Lei de Potência Inversa, con- siderando que os tempos de sobrevivência são ajustados por uma distribuição exponencial. A metodologia proposta neste trabalho está ilustrada a três conjuntos de dados, onde dois são referentes à análise de sobrevivência com dados médicos e o outro a dados de confiabilidade.

The focus is on cross-sectional dependence in panel trade flow models. We propose alternative specifications for modeling time invariant factors such as socio-cultural indicator variables, e.g., common language and currency. These are typically treated as a source of heterogeneity eliminated using fixed effects transformations, but we find evidence of cross-sectional dependence after eliminating country-specific effects. These findings suggest use of alternative simultaneous dependence model specifications that accommodate cross-sectional dependence, which we set forth along with Bayesian estimation methods. Ignoring cross-sectional dependence implies biased estimates from panel trade flow models that rely on fixed effects. / Series: Working Papers in Regional Science

The focus is on cross-sectional dependence in panel trade flow models. We propose alternative specifications for modeling time invariant factors such as socio-cultural indicator variables, e.g., common language and currency. These are typically treated as a source of heterogeneity eliminated using fixed effects transformations, but we find evidence of cross-sectional dependence after eliminating country-specific effects. These findings suggest use of alternative simultaneous dependence model specifications that accommodate cross-sectional dependence, which we set forth along with Bayesian estimation methods. Ignoring cross-sectional dependence implies biased estimates from panel trade flow models that rely on fixed effects. / Series: Working Papers in Regional Science

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-01-13T12:23:37Z No. of bitstreams: 1 IsaacJalesCostaSouza_DISSERT.pdf: 808186 bytes, checksum: 0218f6e40a4dfea5b56a9d90f17e0bfb (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-01-23T13:11:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 IsaacJalesCostaSouza_DISSERT.pdf: 808186 bytes, checksum: 0218f6e40a4dfea5b56a9d90f17e0bfb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-23T13:11:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IsaacJalesCostaSouza_DISSERT.pdf: 808186 bytes, checksum: 0218f6e40a4dfea5b56a9d90f17e0bfb (MD5) Previous issue date: 2016-01-28 / Neste trabalho ? apresentada uma abordagem bayesiana dos modelos pot?ncia normal bimodal (PNB) e pot?ncia normal bimodal assim?trico (PNBA). Primeiramente, apresentamos o modelo PNB e especificamos para este prioris n?o informativas e informativas do par?metroque concentra a bimodalidade (?). Em seguida, obtemos a distribui??o a posteriori pelo m?todo MCMC, o qual testamos a viabilidade de seu uso a partir de um diagn?stico de converg?ncia. Depois, utilizamos diferentes prioris informativas para ? e fizemos a an?lise de sensibilidadecom o intuito de avaliar o efeito da varia??o dos hiperpar?metros na distribui??o a posteriori. Tamb?m foi feita uma simula??o para avaliar o desempenho do estimador bayesiano utilizando prioris informativas. Constatamos que a estimativa da moda a posteriori apresentou em geralresultados melhores quanto ao erro quadratico m?dio (EQM) e vi?s percentual (VP) quando comparado ao estimador de m?xima verossimilhan?a. Uma aplica??o com dados bimodais reais foi realizada. Por ?ltimo, introduzimos o modelo de regress?o linear com res?duos PNB. Quanto ao modelo PNBA, tamb?m especificamos prioris informativas e n?o informativas para os par?metros de bimodalidade e assimetria. Fizemos o diagn?stico de converg?ncia para o m?todo MCMC, que tamb?m foi utilizado para obter a distribui??o a posteriori. Fizemos uma an?lise de sensibilidade, aplicamos dados reais no modelo e introduzimos o modelo de regress?o linear com res?duos PNBA. / In this paper it is presented a Bayesian approach to the bimodal power-normal (BPN) models and the bimodal asymmetric power-normal (BAPN). First, we present the BPN model, specifying its non-informative and informative parameter ? (bimodality). We obtain the posterior distribution by MCMC method, whose feasibility of use we tested from a convergence diagnose. After that, We use different informative priors for ? and we do a sensitivity analysis in order to evaluate the effect of hyperparameters variation on the posterior distribution. Also, it is performed a simulation to evaluate the performance of the Bayesian estimator using informative priors. We noted that the Bayesian method shows more satisfactory results when compared to the maximum likelihood method. It is performed an application with bimodal data. Finally, we introduce the linear regression model with BPN error. As for the BAPN model we also specify informative and uninformative priors for bimodality and asymmetry parameters. We do the MCMC Convergence Diagnostics, which is also used to obtain the posterior distribution. We do a sensitivity analysis, applying actual data in the model and we introducing the linear regression model with PNBA error.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-07T12:07:15Z No. of bitstreams: 1 Jose Rodrigo Santos Silva.pdf: 4054411 bytes, checksum: c22cd915da573fd5a5ce7b45feb85a0f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-07T12:07:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jose Rodrigo Santos Silva.pdf: 4054411 bytes, checksum: c22cd915da573fd5a5ce7b45feb85a0f (MD5) Previous issue date: 2011-02-18 / The velocity-area method is a standard procedure for measurement of river discharge, with wide application in hydrometric studies, standardized at the international level by the norm ISO 748:2007 of the International Standards Organization. This method requires measurement of velocity at several verticals of the river, at different depths for each vertical. In general, a relatively high number of measurements is necessary do determine the discharge. Recently a technique was proposed which results in a robust estimate of river discharge using a reduced number of measurement points, based on elementary properties of fluid dynamics, stemming from the Navier-Stokes equations, and the use of continuous interpolation between the verticals for calculating velocity across the entire river cross section. In the present work the Monte Carlo Markov Chain (MCMC) method is used to search for the optimum positions for velocity measurement, with the objective of reducing the number of measurement points without significant loss of precision, and therefore maximizing the efficiency of the estimate. A dedicated computer algorithm was developed in C programming language and applied to measurements collected on the river Exu, state of Pernambuco, Brazil, in April 2008. It is found that the discharge estimates with three or more measurement points exhibit variations well within uncertainty limits corresponding to the full 27 point estimate using the traditional velocity-area method. Simulation results indicate that the best positions for velocity measurement are close to the surface, and that significant savings in cost and labor may be accomplished by positioning the measurements at strategic points, without precision loss. / O método área-velocidade é um procedimento utilizado para medir a descarga de rios. Esta é uma técnica bastante difundida na hidrometria, e é normatizada internacionalmente pela ISO 748:2007 da International Standard Organization. Este método requer a medição da velocidade em diversas verticais do rio, e em diferentes profundidades de cada vertical. Em geral é necessário um número relativamente elevado de medições para determinar a vazão. Recentemente foi proposta uma técnica que resulta em uma estimativa robusta da descarga fluvial com reduzido número de pontos de medida, que se baseia nas propriedades básicas da dinâmica de fluidos e nas equações de Navier- Stokes, além de utilizar uma interpolação continua para o cálculo das velocidades em toda a seção vertical. No presente trabalho, o método Monte Carlo Markov Chain (MCMC) é utilizado na busca da melhor posição das medidas de velocidade a serem realizados na seção vertical do rio, tal que seja possível reduzir o número de medições e maximizar a eficiência da estimativa. O algoritmo foi desenvolvido em linguagem C e aplicado em medidas de velocidade colhidas no riacho Exu, no estado de Pernanbuco, em abril de 2008. Estimativas de vazão realizadas a partir de 3 medidas de velocidade sobre a seção vertical mostraram-se eficientes, apresentando diferenças da estimativa obtida com 27 pontos através do método área-velocidade tradicional dentro de limites de incerteza. Os resultados de simulação indicam que os melhores locais de medição da velocidade sob a seção vertical situam-se perto da superfície do rio, e que uma economia significativa no custo e no trabalho pode ser conseguida através posicionamento dos pontos de medição em locais estratégicos, sem perda da precisão da estimativa.

Tato práce popisuje a aplikuje parametrické a neparametrické modely spolehlivosti na cenzorovaná data. Ukazuje implementaci spolehlivosti v metodologii Six Sigma. Metody jsou využity pro přežití/spolehlivost reálných technických dat.

A topic modeling method, smoothed Latent Dirichlet Allocation (LDA) is applied on a text corpus data of classical Swedish prose fiction. The thesis consists of two parts. In the first part, a smoothed LDA model is applied to the corpus, investigating how changes in hyperparameter values affect the topics in terms of distribution of words within topics and topics within novels. In the second part, two smoothed LDA models are applied to a reduced corpus, only consisting of adjectives. The generated topics are examined to see if they are more likely to occur in a text of a particular author and if the model could be used for identification of writing style. With this new approach, the ability of the smoothed LDA model as a writing style identifier is explored. While the texts analyzed in this thesis is unusally long - as they are not seg- mented prose fiction - the effect of the hyperparameters on model performance was found to be similar to those found in previous research. For the adjectives corpus, the models did succeed in generating topics with a higher probability of occurring in novels by the same author. The smoothed LDA was shown to be a good model for identification of writing style. Keywords: Topic modeling, Smoothed Latent Dirichlet Allocation, Gibbs sam- pling, MCMC, Bayesian statistics, Swedish prose fiction.

The common practice for testing measurement invariance is to constrain parameters to be equal over groups, and then evaluate the model-data fit to reject or fail to reject the restrictive model. Posterior predictive checking (PPC) provides an alternative approach to evaluating model-data discrepancy. This paper explores the utility of PPC in estimating measurement invariance. The simulation results show that the posterior predictive p (PP p) values of item parameter estimates respond to various invariance violations, whereas the PP p values of item-fit index may fail to detect such violations. The current paper suggests comparing group estimates and restrictive model estimates with posterior predictive distributions in order to demonstrate the pattern of misfit graphically.

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