The aim of the presented work is to investigate possible improvement of scor- ing models prediction power in retail credit segment by using structural models estimating the future development of behavioral score. These models contain the information about past development of the behavioral score by parameters which take into account the sensitivity of clients' probability of default on in- dividual market and life changes. These parameters are estimated with Markov Chain Monte Carlo methods based on score history. Eight different types of struc- tural models were applied on the real data. The diversification measure of indivi- dual models is compared using the Gini coefficient. These structural models were compared with each other and also with the existing scoring model of the credit institution which provided the underlying data. 1

A utilização de metodologias Bayesianas tem se tornado freqüuente nas aplicações em Genética, em particular em mapeamento de QTLs usando marcadores moleculares. Mapear um QTL implica em identificar sua posição no genoma, bem como seus efeitos genéticos. A abordagem Bayesiana combina, através do Teorema de Bayes, a verossimilhança dos dados fenotípicos com distribuições a priori atribuídas a todos os parâmetros desconhecidos (número, localização e efeito do QTL) induzindo distribuições a posteriori a respeito dessas quantidades. Métodos de mapeamento Bayesiano podem tratar o número desconhecido de QTLs como uma variável aleatória, resultando em complicações na obtençãao da amostra aleatória da distribuição conjunta a posteriori, uma vez que a dimensão do espaço do modelo pode variar. O Método MCMC com Saltos Reversíveis (MCMC-SR), proposto por Green(1995), é excelente para explorar distribuições a posteriori nesse contexto. O método proposto foi avaliado usando dados simulados no WinQTLCart, onde o maior objetivo foi avaliar diferentes prioris atribuídas para o número de QTLs. / The use of Bayesian methodology in genetical applications has grown increasingly popular, in particular in the analysis of quantitative trait loci (QTL) for studies using molecular markers. In such analyses the aim is mapping QTLs, estimating their locations in the genome and their genotypic effects. The Bayesian approach proceeds by setting up a likelihood function for the phenotype and assigning prior distributions to all unknowns in the problem (number of QTL, chromosome, locus, genetics effects). These induce a posterior distribution on the unknown quantities that contains all of the available information for inference of the genetic architecture of the trait. Bayesian mapping methods can treat the unknown number of QTL as a random variable, which has several advantages but results in the complication of varying the dimension of the model space. The reversible jump MCMC algorithm offers a powerful and general approach to exploring posterior distributions in this setting. The method was evaluated by analyzing simulated data, where the major goal was evaluate if different priors distributions on the QTL numbers.

Orientadores: Jorge Alberto Achcar, Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-17T21:22:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diniz_MarcioAugusto_M.pdf: 2168206 bytes, checksum: 900902dfc4c68974431fbf2286d5cca6 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: A modelagem matemática de epidemias apresenta grande relevância para a área de epidemiologia por possibilitar uma melhor compreensão do desenvolvimento da doença na população e permitir analisar o impacto de medidas de controle e erradicação. Neste contexto, os modelos compartimentais SEIR (Suscetíveis - Expostos - Infectantes - Removidos) que foram introduzidos por Kermarck e Mckendrick (1927 apud YANG, 2001, Capítulo 1) são extremamente utilizados. Esta dissertação discute o modelo SEIR encontrado em Lekone e Finkenstädt (2006) que considera a introdução das medidas de intervenção na taxa de contato entre suscetíveis e infectantes, e é aplicado aos dados parcialmente observados da epidemia de febre hemorrágica Ebola, ocorrida no Congo em 1995, através de métodos bayesianos. Em uma segunda etapa, o modelo é modificado a fim de considerar a introdução das medidas de intervenção também na taxa de remoção. A utilização da taxa de remoção não homogênea permite uma quantificação do impacto das medidas de intervenção mais próxima da realidade. Além disso, nos dois modelos considerados, uma análise da incerteza gerada pela observação parcial dos dados e uma análise de sensibilidade da escolha das distribuições a priori são realizadas a partir de simulações. E também, é apresentada uma discussão sobre erros de especificação da taxa de remoção Por fim, os dois modelos são aplicados aos dados da epidemia de febre hemorrágica Ebola e os resultados são discutidos / Abstract: Mathematical modeling of epidemics has great relevance to the area of epidemiology by enabling a better understanding of the development of the disease in the population and allow the analysis of the impact of eradication and control measures. In this context, SEIR (Susceptible-Exposed-Infectious-Removed) compartmental models that were introduced by Kermarck e Mckendrick (1927 apud YANG, 2001, Chapter 1) are extremely used. This essay discusses the SEIR model found in Lekone e Finkenstädt (2006) that considers the introduction of intervention measures in the contact rate between susceptible and infectious, and is applied to data partially observed the outbreak of Ebola hemorrhagic fever in Congo, held in 1995, by Bayesian methods. In a second step, the model is modified in order to consider the introduction of intervention measures in the removal rate. The use of time in-homogeneous removal rate allows quantification of the impact of intervention measures closer to reality. In addition, both models considered, an analysis of uncertainty generated by partial observation and a sensitivity analysis of the choice of a priori distributions are made from simulations. And also, a discussion about errors of removal rate specification. Finally, the two models are applied to the data of Ebola hemorrhagic fever epidemic and the results are discussed / Mestrado / Métodos Estatísticos / Mestre em Estatística

A utilização de metodologias Bayesianas tem se tornado freqüuente nas aplicações em Genética, em particular em mapeamento de QTLs usando marcadores moleculares. Mapear um QTL implica em identificar sua posição no genoma, bem como seus efeitos genéticos. A abordagem Bayesiana combina, através do Teorema de Bayes, a verossimilhança dos dados fenotípicos com distribuições a priori atribuídas a todos os parâmetros desconhecidos (número, localização e efeito do QTL) induzindo distribuições a posteriori a respeito dessas quantidades. Métodos de mapeamento Bayesiano podem tratar o número desconhecido de QTLs como uma variável aleatória, resultando em complicações na obtençãao da amostra aleatória da distribuição conjunta a posteriori, uma vez que a dimensão do espaço do modelo pode variar. O Método MCMC com Saltos Reversíveis (MCMC-SR), proposto por Green(1995), é excelente para explorar distribuições a posteriori nesse contexto. O método proposto foi avaliado usando dados simulados no WinQTLCart, onde o maior objetivo foi avaliar diferentes prioris atribuídas para o número de QTLs. / The use of Bayesian methodology in genetical applications has grown increasingly popular, in particular in the analysis of quantitative trait loci (QTL) for studies using molecular markers. In such analyses the aim is mapping QTLs, estimating their locations in the genome and their genotypic effects. The Bayesian approach proceeds by setting up a likelihood function for the phenotype and assigning prior distributions to all unknowns in the problem (number of QTL, chromosome, locus, genetics effects). These induce a posterior distribution on the unknown quantities that contains all of the available information for inference of the genetic architecture of the trait. Bayesian mapping methods can treat the unknown number of QTL as a random variable, which has several advantages but results in the complication of varying the dimension of the model space. The reversible jump MCMC algorithm offers a powerful and general approach to exploring posterior distributions in this setting. The method was evaluated by analyzing simulated data, where the major goal was evaluate if different priors distributions on the QTL numbers.

Orientadores: Caio Lucidius Naberezny Azevedo, Dalton Francisco de Andrade / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-24T22:30:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PadillaGomez_JuanLeonardo_M.pdf: 10775900 bytes, checksum: 50bc9965f728b4b04b42b7428c3ec8ab (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: No presente trabalho propõe-se novos modelos da Teoria de Resposta ao Item Multidimensional (TRIM) para respostas dicotômicas ou dicotomizadas considerando uma estrutura de grupos múltiplos. Para as distribuições dos traços latentes de cada grupo, propõe-se uma nova parametrização da distribuição normal assimétrica multivariada centrada, que combina as propostas de Lachos (2004) e de Arellano-Valle et.al (2008), a qual não só garante a identificabilidade dos modelos aqui introduzidos, mas também facilita a interpretação e estimação dos seus parâmetros. Portanto, nosso modelo representa uma alternativa interessante, para solucionar os problemas de falta de identificabilidade encontrados por Matos (2010) e Nojosa (2008), nos modelos multidimensionais assimétricos de um único grupo por eles desenvolvidos. Estudos de simulação, considerando vários cenários de interesse prático, foram conduzidos a fim de avaliar o potencial da tríade: modelagem, métodos de estimação e ferramentas de diagnósticos. Os resultados indicam que os modelos considerando a assimetria nos traços latentes, em geral, forneceram estimativas mais acuradas que os modelos tradicionais. Para a seleção de modelos, utilizou-se o critério de informação deviance (DIC), os valores esperados do critério de informação de Akaike (EAIC) e o critério de informação bayesiano (EBIC). Em relação à verificação da qualidade do ajuste de modelos, explorou-se alguns métodos de checagem preditiva a posteriori, os quais fornecem meios para avaliar a qualidade tanto do instrumento de medida, quanto o ajuste do modelo de um ponto de vista global e em relação à suposições específicas, entre elas a dimensão do teste. Com relação aos métodos de estimação, adaptou-se e implementou-se vários algoritmos MCMC propostos na literatura para outros modelos, inclusive a proposta de aceleração de convergência de González (2004), os quais foram comparados em relação aos aspectos de qualidade de convergência através do critério de tamanho efetivo da amostra de Sahu (2002). A análise de um conjunto de dados reais, referente à primeira fase do vestibular da UNICAMP de 2013 também foi realizada / Abstract: In this work it is proposed a new class of Multidimensional Item Response Theory (MIRT) models for dichotomic or dichotomized answers considering a multiple group structure. For the latent traits distribution of each group, it is proposed a new parametrization of the centered multivariate skew normal distribution, which combines the proposed by Lachos (2004) and the one proposed by Arellano-Valle et.al (2008), which not only ensures de identifiability of our proposed models, but also it makes simpler the interpretation and estimation of their parameters. Hence, our model stands as an important alternative, in order to solve the identifiability problems found for the one group multidimensional skewed models proposed by Matos (2010) and Nojosa (2008). Simulation studies, taking into account some situations of practical interest, were conducted in order to evaluate the potential of the triad: modeling, estimation methods and diagnostic tools. The results indicate that the models considering a skew component on the latent traits, in general, produced more accurate results than those ones obtained with the symmetric models. For model selection, it was used the deviance information criterion (DIC), the expected values of both the Akaike¿s information criterion (EAIC) and bayesian information criteron (EBIC). Concerning assessment of model fit quality, it was explored posterior predictive checking methods, which allows for evaluating the quality of the measure instrument as well as the quality fit of the model from a global point of view and related to specific assumptions, as the test dimensionality. Concerning the estimation methods, it was adopted and implemented several MCMC algorithms proposed in the literature for other models, including the convergence accelerating propose algorithm by Gonzalez (2004), which were compared concerning some convergence quality aspects through the Sahu (2002) effective sample size. The analysis of a real data set, from the 2013 first stage of the UNICAMP admission exam was done as well / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

Orientador: Caio Lucidius Naberezny Azevedo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-23T07:11:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nogarotto_DaniloCovaes_M.pdf: 12817108 bytes, checksum: 0e5e0de542d707f4023f5ef62dc40a82 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: No presente trabalho desenvolvemos ferramentas de inferência bayesiana para modelos de regressão beta e beta inflacionados, em relação à estimação paramétrica e diagnóstico. Trabalhamos com modelos de regressão beta não inflacionados, inflacionados em zero ou um e inflacionados em zero e um. Devido à impossibilidade de obtenção analítica das posteriores de interesse, tais ferramentas foram desenvolvidas através de algoritmos MCMC. Para os parâmetros da estrutura de regressão e para o parâmetro de precisão exploramos a utilização de prioris comumente empregadas em modelos de regressão, bem como prioris de Jeffreys e de Jeffreys sob independência. Para os parâmetros das componentes discretas, consideramos prioris conjugadas. Realizamos diversos estudos de simulação considerando algumas situações de interesse prático com o intuito de comparar as estimativas bayesianas com as frequentistas e também de estudar a sensibilidade dos modelos _a escolha de prioris. Um conjunto de dados da área psicométrica foi analisado para ilustrar o potencial do ferramental desenvolvido. Os resultados indicaram que há ganho ao se considerar modelos que contemplam as observações inflacionadas ao invés de transformá-las a fim de utilizar modelos não inflacionados / Abstract: In the present work we developed Bayesian tools, concerning parameter estimation and diagnostics, for noninflated, zero inflated, one inflated and zero-one inflated beta regression models. Due to the impossibility of obtaining the posterior distributions of interest, analytically, all these tools were developed through MCMC algorithms. For the regression and precision parameters we exploited the using of prior distributions commonly considered in regression models as well as Jeffreys and independence Jeffreys priors. For the parameters related to the discrete components, we considered conjugate prior distributions. We performed simulation studies, considering some situations of practical interest, in order to compare the Bayesian and frequentist estimates as well as to evaluate the sensitivity of the models to the prior choice. A psychometric real data set was analyzed to illustrate the performance of the developed tools. The results indicated that there is an overall improvement in using models that consider the inflated observations compared to transforming these observations in order to use noninflated models / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

Orientador: Caio Lucidius Naberezny Azevedo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T09:23:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_JoseRobertoSilvados_M.pdf: 2068782 bytes, checksum: f8dc91d2f7f6091813ba229dc12991f4 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Uma das suposições dominantes nos modelos de resposta ao item (MRI) é a suposição de normalidade simétrica para modelar o comportamento dos traços latentes. No entanto, tal suposição tem sido questionada em vários trabalhos como, por exemplo, nos trabalhos de Micceri (1989) e Bazán et.al (2006). Recentemente Azevedo et.al (2011) propuseram um MRI com distribuição normal assimétrica centralizada para os traços latentes, considerando a estrutura de um único grupo de indivíduos. No presente trabalho fazemos uma extensão desse modelo para o caso de grupos múltiplos. Desenvolvemos dois algoritmos MCMC para estimação dos parâmetros utilizando a estrutura de dados aumentados para representar a função de resposta ao item (FRI), veja Albert (1992). O primeiro é um amostrador de Gibbs com passos de Metropolis-Hastings. No segundo utilizamos representações estocásticas (gerando uma estrutura hierárquica) das densidades a priori dos traços latentes e parâmetros populacionais conseguindo, assim, formas conhecidas para todas as distribuições condicionais completas, o que nos possibilitou desenvolver o amostrador de Gibbs completo. Comparamos esses algoritmos utilizando como critério o tamanho efetivo de amostra, veja Sahu (2002). O amostrador de Gibbs completo obteve o melhor desempenho. Também avaliamos o impacto do número de respondentes por grupo, número de itens por grupo, número de itens comuns, assimetria da distribuição do grupo de referência e priori, na recuperação dos parâmetros. Os resultados indicaram que nosso modelo recuperou bem todos os parâmetros, principalmente, quando utilizamos a priori de Jeffreys. Além disso, o número de itens por grupo e o número de examinados por grupo, mostraram ter um alto impacto na recuperação dos traços latentes e parâmetros dos itens, respectivamente. Analisamos um conjunto de dados reais que apresenta indícios de assimetria na distribuição dos traços latentes de alguns grupos. Os resultados obtidos com o nosso modelo confirmam a presença de assimetria na maioria dos grupos. Estudamos algumas medidas de diagnóstico baseadas na distribuição preditiva de medidas de discrepância adequadas. Por último, comparamos os modelos simétrico e assimétrico utilizando os critérios sugeridos por Spiegelhalter et al. (2002). O modelo assimétrico se ajustou melhor aos dados segundo todos os critérios / Abstract: An usual assumption for parameter estimation in the Item Response Models (IRM) is to assume that the latent traits are random variables which follow a normal distribution. However, many works suggest that this assumption does not apply in many cases. For example, the works of Micceri (1989) and Bazán (2006). Recently Azevedo et.al (2011) proposed an IRM with skew-normal distribution under the centred parametrization for the latent traits, considering one single group of examinees. In the present work, we developed an extension of this model to account for multiple groups. We developed two MCMC algorithms to parameter estimation using the augmented data structure to represent the Item response function (IRF), see Albert (1992). The First is a Metropolis-Hastings within Gibbs sampling. In the second, we use stochastic representations (creating a hierarchical structure) in the prior distribution of the latent traits and population parameters. Therefore, we obtained known full conditional distributions, which enabled us to develop the full Gibbs sampler. We compared these algorithms using the effective sample size criteria, see Sahu (2002). The full Gibbs sampling presented the best performance. We also evaluated the impact of the number of examinees per group, number of items per group, number of common items, priors and asymmetry of the reference group, on the parameter recovery. The results indicated that our approach recovers properly all parameters, mainly, when we consider the Jeffreys prior. Furthermore, the number of items per group and the number of examinees per group, showed to have a high impact on the recovery of the true of latent traits and item parameters, respectively. We analyze a real data set in which we found an evidence of asymmetry in the distribution of latent traits of some groups. The results obtained with our model confirmed the presence of asymmetry in most groups. We studied some diagnostic measures based on predictive distribution of appropriate discrepancy measures. Finally, we compared the symmetric and asymmetric models using the criteria suggested by Spiegelhalter et al. (2002). The asymmetrical model fits better according to all criteria / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

L’imagerie hyperspectrale est très largement employée en télédétection pour diverses applications, dans le domaine civil comme dans le domaine militaire. Une image hyperspectrale est le résultat de l’acquisition d’une seule scène observée dans plusieurs longueurs d’ondes. Par conséquent, chacun des pixels constituant cette image est représenté par un vecteur de mesures (généralement des réflectances) appelé spectre. Une étape majeure dans l’analyse des données hyperspectrales consiste à identifier les composants macroscopiques (signatures) présents dans la région observée et leurs proportions correspondantes (abondances). Les dernières techniques développées pour ces analyses ne modélisent pas correctement ces images. En effet, habituellement ces techniques supposent l’existence de pixels purs dans l’image, c’est-à-dire des pixels constitué d’un seul matériau pur. Or, un pixel est rarement constitué d’éléments purs distincts l’un de l’autre. Ainsi, les estimations basées sur ces modèles peuvent tout à fait s’avérer bien loin de la réalité. Le but de cette étude est de proposer de nouveaux algorithmes d’estimation à l’aide d’un modèle plus adapté aux propriétés intrinsèques des images hyperspectrales. Les paramètres inconnus du modèle sont ainsi déduits dans un cadre Bayésien. L’utilisation de méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov (MCMC) permet de surmonter les difficultés liées aux calculs complexes de ces méthodes d’estimation. / Hyperspectral imagery has been widely used in remote sensing for various civilian and military applications. A hyperspectral image is acquired when a same scene is observed at different wavelengths. Consequently, each pixel of such image is represented as a vector of measurements (reflectances) called spectrum. One major step in the analysis of hyperspectral data consists of identifying the macroscopic components (signatures) that are present in the sensored scene and the corresponding proportions (concentrations). The latest techniques developed for this analysis do not properly model these images. Indeed, these techniques usually assume the existence of pure pixels in the image, i.e. pixels containing a single pure material. However, a pixel is rarely composed of pure spectrally elements, distinct from each other. Thus, such models could lead to weak estimation performance. The aim of this thesis is to propose new estimation algorithms with the help of a model that is better suited to the intrinsic properties of hyperspectral images. The unknown model parameters are then infered within a Bayesian framework. The use of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods allows one to overcome the difficulties related to the computational complexity of these inference methods.

This thesis focuses on estimating parameters of appropriate model for daily returns using the Markov Chain Monte Carlo method (MCMC) and Bayesian statistics. We describe MCMC methods, such as Gibbs sampling and Metropolis- Hastings algorithm and their basic properties. After that, we introduce different financial models. Particularly we focus on the lognormal autoregressive model. Later we theoretically apply Gibbs sampling to lognormal autoregressive model using principles of Bayesian statistics. Afterwards, we analyze procedu- res, that we used in simulations of posterior distribution using Gibbs sampling. Finally, we present processed output of both simulated and real data analysis.

La modélisation de la croissance des plantes a vu le jour à la fin du XXème siècle, à l’intersection de trois disciplines : l’agronomie, la botanique et l’informatique. Après un premier élan qui a donné naissance à un grand nombre de modèles, un deuxième courant a vu le jour au cours de la dernière décennie pour donner à ces modèles un formalisme mathématique et statistique rigoureux. Les travaux développés dans cette thèse s’inscrivent dans cette démarche et proposent deux axes de développement, l’un autour de l’évaluation et de la comparaison de modèles, et l’autre autour de l’étude de la variabilité inter-plantes.Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés à la capacité prédictive des modèles de croissance de plantes, en appliquant une méthodologie permettant de construire et d’évaluer des modèles qui seront utilisés comme outils prédictifs. Une première étape d’analyse de sensibilité permet d’identifier les paramètres les plus influents afin d’élaborer une version plus robuste de chaque modèle, puis les capacités prédictives des modèles sont comparées à l’aide de critères appropriés. Cette étude a été appliquée au cas de la betterave sucrière mais peut se généraliser à d’autres plantes.La deuxième partie de la thèse concerne la prise en compte de la variabilité inter-individuelle dans les populations de plantes. Il existe en effet une forte variabilité entre plantes, d’origine génétique ou environnementale, dont il est nécessaire de tenir compte. Nous proposons dans cette thèse une approche basée sur l’utilisation de modèles (non linéaires) à effets mixtes pour caractériser la variabilité inter- individuelle. L’estimation paramétrique par maximum de vraisemblance nécessite l’utilisation de versions stochastiques de l’algorithme d’Espérance Maximisation basées sur des simulations de type Monte Carlo par Chaîne de Markov. Après une première application au cas de l’organogenèse chez la betterave sucrière, nous proposons une extension du modèle structure-fonction Greenlab à l’échelle de la population, appliqué aux cas de la betterave sucrière et du colza. / The modelling of plant growth and development was born at the end of the XXth century at the intersection of three disciplines: agronomy, botany and computer science. After a first period corresponding to the emergence of a lot of different models, a new trend has been initiated in the last decade to give these models a rigorous mathematical and statistical formalism. This thesis focuses on two main areas of development: (i) models evaluation and comparison, and (ii) inter-individual variability in plant populations.In the first part of the thesis, we study the predictive capacity of plant growth models, and we apply a two-step methodology to build and evaluate different models in a predictive perspective. In a first step, a sensitivity analysis is conducted to identify the most influential parameters and elaborate a more robust version of each model, and in a second step the predictive capacities of the models are compared using appropriate criteria. This study is carried out on sugar beet crops but can be easily generalized to other species.The second part of this thesis concerns the inter-individual variability in plant populations, which can be very high due to genetics or environmental varying conditions. This variability is rarely accounted for despite the major impact it can have at the agrosystem level. We proposed to take it into account using (nonlinear) mixed models, for which parameter estimation using maximum likelihood method relies on the use of stochastic variants of the Expectation-Maximization algorithm, based on Markov Chain Monte Carlo simulation techniques. We first apply this approach to the case of organogenesis in sugar beet populations, and secondly, we develop an extension of the functional-structural plant growth model Greenlab, from the individual to the population scale.