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Inversão sísmica bayesiana com modelagem a priori integrada com física de rochaFigueiredo, Leandro Passos de January 2017 (has links)
Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Física, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2018-02-13T03:08:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2017 / A inversão sísmica conjunta para as propriedades elásticas e petrofísicas é um problema inverso com solução não única. Existem vários fatores que afetam a precisão dos resultados como a relação estatística de física de rocha, os erros dos dados experimentais e de modelagem. Apresentamos uma metodologia para incorporar um modelo linearizado de física de rocha em uma distribuição Gaussiana multivariada. A proposta é usada para definir um modelo de mistura Gaussiana para a distribuiçãoconjunta a priori das propriedades elásticas e petrofísicas, no qual cada componente é interpretada como uma litofácies. Este processo permite introduzir uma correlação teórica entre as propriedades, com interpretação geológica específica dos parâmetros da física de rocha para cada fácies. Com base nesta modelagem a priori e no modelo convolucional, obtemos analiticamente as distribuições condicionais da amostragem de Gibbs. Em seguida, combinamos o algoritmo de amostragem com métodos de simulação geoestatística para obter a distribuição a posteriori de Bayes. Aplicamos a proposta em um conjunto de dados sísmicos reais, com três poços, para obter múltiplas realizações geoestatísticas tridimensionais das propriedades e das litofácies. A proposta é validada através de testes de poço cego e comparações com a inversão Bayesiana tradicional. Usando a probabilidade das litofácies, também calculamos a isosuperfície de probabilidade do reservatório de óleo principal do campo estudado. Além da proposta de inversão sísmica conjunta, apresentamos também uma formulação revisitada para o método de simulação geoestatística FFT-Moving Average. Nessa formulação, o filtro de correlação é derivado através de apenas um único ruído aleatório, o que permite a aplicação do método sem qualquer suposição sobre as características do ruído. / Abstract : Joint seismic inversion for elastic and petrophysical properties is an inverse problem with a nonunique solution. There are several factors that affect the accuracy of the results such as the statistical rock-physics relation and observation errors. We present a general methodology to incorporate a linearized rock-physics model into a multivariate Gaussian distribution. The proposal is used to define a Gaussian mixture model for the joint prior distribution of the elastic and petrophysical properties, in which each component is interpreted as a lithofacies. This process allows to introduce a theoretical correlation between the properties with specific geological interpretation for the rock physicsparameters of each facies. Based on the prior model and on the convolutional model, we analytically obtain the conditional distributions of the Gibbs sampling. Then, we combine the sampling algorithm with geostatistical simulation methods to calculate the Bayesian posterior distribution. We applied the proposal to a real seismic data set with three wells to obtain multiple three-dimensional geostatistical simulations of the properties and the lithofacies. The proposal is validated through a blind well test and a comparison with the traditional Bayesian inversion. Using the probability of the reservoir lithofacies, we also calculated a 3D isosurface probability model of the main oil reservoir in the studied field.
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Bayesianismo e o problema da indução : uma avaliação crítica da abordagem de Colin Howson /Souza, Pedro Bravo de. January 2018 (has links)
Orientador: Marcos Antonio Alves / Banca: Rodrigo Martins Borges / Banca: Hércules Araújo de Feitosa / Resumo: Objetivamos avaliar a razoabilidade da abordagem bayesiana de Colin Howson ao problema da indução, tal como formulado por David Hume. Propomos que uma abordagem ao problema da indução será razoável se nossa compreensão da indução não regride em relação àquela fornecida por Hume. Por sua vez, o bayesianismo é uma corrente teórica derivada da adoção das teses conhecidas como gradualismo, probabilismo e revisão pela condicionalização; seu mérito é fornecer um modelo para representar e atualizar graus de crença. Em seu turno, o problema da indução configura-se como a busca para justificar racionalmente argumentos indutivos, tendo em vista a tese humeana segundo a qual é impossível fazê-lo, seja mediante argumentos demonstrativos, seja mediante argumentos prováveis. Para satisfazer a nosso objetivo, esta Dissertação divide-se em quatro capítulos. No primeiro capítulo, expomos o problema da indução e como Howson o interpreta. No segundo capítulo, comentamos propostas de solução ao problema da indução analisadas por ele. No terceiro capítulo, introduzimos conceitos e teses de probabilidade e bayesianismo. No quarto capítulo, apresentamos, em primeiro lugar, as teses específicas de Howson em relação ao problema da indução; em segundo lugar, criticamos sua interpretação de Hume, suas objeções a outras abordagens e sua própria proposta; finalmente, averiguamos a sua razoabilidade. Finalizamos o trabalho sintetizando as considerações realizadas. / Abstract: We aim to evaluate the reasonability of Colin Howson's bayesian approach to the problem of induction, as elaborated by David Hume. We propose that an approach to the problem of induction will be reasonable if our induction understanding does not regress in relation to that provided by Hume. In turn, bayesianism is a theoretical position derived from the adoption of gradualism, probabilism and conditionalization theses; its merit is to provide a model for representing and updating degrees of belief. The problem of induction is the search to rationally justify inductive arguments, due to the humean thesis according to which it is impossible to do so, neither through demonstrative arguments, nor through probable arguments. To achieve our goal, this Dissertation is divided into four chapters. In the first chapter, we expose the problem of induction and how Howson interprets it. In the second chapter, we discuss solutions to the problem of induction analyzed by him. In the third chapter, we introduce probability and bayesianism concepts and theses. In the fourth chapter, we present, first, Howson's specific theses regarding the problem of induction; second, we criticize his interpretation of Hume, his objections to other approaches, and his own proposal; finally, we examine whether it is reasonable or not. We finish this master's degree dissertation summarizing ours considerations. / Mestre
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Modeling bayesian updating with many non-updaters: the case of own subjective homicide victimization riskCosta, Yuri Lacerda January 2015 (has links)
COSTA, Yuri Lacerda. Modeling bayesian updating with many non-updaters: the case of own subjective homicide victimization risk. 2015. 41f. Dissertação (mestrado)- Universidade Federal do Ceará, Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Fortaleza - Ce, 2015. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2016-03-16T19:58:13Z
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Previous issue date: 2015 / Our main purpose in this study is to investigate the role of heterogeneity into the update of subjective homicide victimization risk after an informational shock. In this sense, the data used here also attests the crime overestimation found in the literature. The novelty is that our respondents faced an informational shock consisting in the official homicide
rate, but the vast majority of them keeps the same initial perception. In proposing a
Bayesian Update model allowing that no update takes place, two models were developed: a modified Tobit and a two-tiered Hurdle model. In accordance with previous papers, our results showed that we could proceed with a Bayesian Update approach. Also, the higher initial responses are set, more likely individuals are in proceeding a change in perceptions. Furthermore, fundamentally, we could rationalize a non-updating decision following a
perceived informational quality/credibility argument. We found that older participants
and females are more reluctant not only to change initial responses, but also to choose the level of the new response, in case of an update. In addition, respondents’ level of education was insignificant in our exercise. In fact, interviewers’ level of education had a key role in both the changing and updating magnitude decisions. Finally, our results also raised strong evidence on homophily aspects. The occurance of a matching in gender between interviewers and interviewees had a major impact on the decision to change and in the magnitude of the update in this study. / Nosso principal objetivo neste estudo é investigar o papel da heterogeneidade na atualização, depois de um choque de informação, do risco subjetivo sobre vitimização de homicídio. Nesse sentido, os dados utilizados neste trabalho também atestam a superestimação do crime encontrada na literatura. A novidade é que os entrevistados receberam um choque
de informação que consiste na taxa oficial de homicídios, mas a grande maioria deles
mantém a mesma percepção inicial. Ao propor um modelo de Update Bayesiano permitindo
que nenhuma atualização fosse realizada, dois modelos foram desenvolvidos: um Tobit
modificado e um modelo Hurdle de dois níveis. Assim como em estudos anteriores, nossos resultados mostraram que poderíamos prosseguir com uma abordagem de Update Bayesiano. Ainda, quanto mais altas as respostas iniciais eram definidas, mais propensos os indivíduos estavam em proceder uma mudança de percepção. Além disso, fundamentalmente, pudemos racionalizar a decisão de não revisar as respostas seguindo um argumento de qualidade/credibilidade da informação percebida. Descobrimos que os participantes mais velhos e as mulheres são mais relutantes não apenas em alterar as respostas iniciais, mas também na escolha do nível da nova resposta, em caso de mudança. Outra conclusão feita foi que o nível educacional dos entrevistados era insignificante em nosso exercício. De fato,
o nível educacional do entrevistador teve um papel fundamental em ambas decisões de
mudança e magnitude de revisão. Finalmente, nossos resultados também levantaram fortes
evidências sobre aspectos de homofilia. A ocorrência de uma correspondência em gênero
entre entrevistadores e entrevistados teve o maior impacto sobre a decisão de mudar e na
magnitude da atualização neste estudo.
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Avaliação em massa de imóveis usando estatística bayesianaHornburg, Ricardo André January 2015 (has links)
Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2016-10-19T13:10:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2015 / Uma das grandes dificuldades que se tem na avaliação em massa de imóveis é encontrar um modelo que mostre a realidade do mercado de imóveis para que se possa construir uma Planta de Valores Genéricos (PVG). Objetiva-se encontrar um método usando a estatística Bayesiana que seja capaz de estimar o valor dos imóveis. Os métodos de regressão e de Krigagem são usados neste trabalho em forma combinada para estimar o valor da localização dos imóveis. A técnica da Krigagem Bayesiana possibilita estimar valores de variáveis espacialmente distribuídas a partir de valores adjacentes considerados como interdependentes. Dessa maneira, a Krigagem é considerada um método de médias móveis. O semivariograma é a ferramenta básica de suporte às técnicas de Krigagem, permitindo representar quantitativamente avariação de um fenômeno regionalizado no espaço. Uma aplicação do método encontrado é realizada para uma amostra de mercado para a avaliação em massa de imóveis que é aplicado no bairro centro da cidade de Balneário Camboriú (SC). O método proposto permitiu encontrar o melhor método de avaliação através da geoestatística, pois foi constatada dependência espacial nos imóveis da amostra.<br> / Abstract: One of the greatest difficulties in bulk value appraisal of buildings is tofind a model that shows the reality of the real estate market so you canbuild a Standard Ground Value (SGV). The objective is to find a methodusing Bayesian statistics to be able to estimate the value of real estate.The methods of regression and Kriging are used in this work on acombined basis for estimating the value of the location of the property.The technique of Bayesian Kriging allows estimating variable of values,spatially distributed from adjacent values that are considered asinterdependent. Thus, the Kriging is considered a method of movingaverages. The semivariogram is the basic tool that supports the Krigingtechniques, allowing quantitatively represent the variation of aregionalized phenomenon in space. An application of the method foundis performed to a market sample for bulk value appraisal of real estatethat is applied to the downtown part of the city Balneário Camboriú (SC). The proposed method allowed to find the best method ofevaluation by geostatistics, as presented spatial dependence in theproperties of the sample.
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Excuse giving, social decision making, and Bayesian statistics : the mathematical psychology of an attributional process / Desculpas, tomada de decisão social e estatística Bayesiana: a psicologia matemática de um processo atribucionalFranco, Víthor Rosa 23 February 2017 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Psicologia, Programa de Pós-Graduação em Psicologia Social, do Trabalho e das Organizações, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-06-08T17:49:53Z
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Previous issue date: 2017-06-12 / De acordo com um paradigma emergente, a teorização em psicologia não deve ser restrita a meras descrições verbais de como nos comportamos e pensamos. Se os fenômenos podem ser de alguma forma expressos por números, a teoria precisa também adotar um raciocínio matemático e probabilístico, algo que a análise tradicional de dados não pode realizar. Embora natural no avanço das teorias de tomada de decisão, de detecção de sinal e de resposta ao item, entre outras áreas, isso raramente é identificado em importantes processos sociopsicológicos. Desculpar-se é o processo de desvencilhar a si mesmo da causa de uma falha social. É uma estratégia de gerenciamento de impressões, em grande parte explicada pela teoria atribucional, a qual ainda não foi submetida a uma abordagem de psicologia matemática. O objetivo principal desta dissertação é formalizar e testar parte da teoria atribucional de Weiner como um processo de tomada de decisão social. Isso foi feito ao se avaliar as hipóteses sobre as consequências e pressupostos no contexto de desculpas em dois estudos, usando tarefas de julgamento dicotômico sobre usabilidade e tarefas de julgamento de distâncias de adequação. O Estudo 1 foi conduzido para explicar por que as pessoas preferem desculpas externas ao invés de internas. Utilizando o escalonamento multidimensional Bayesiano, 63 participantes permitiram identificar que as desculpas externas e internas ocupam diferentes espaços psicológicos. Além disso, um modelo quântico de efeitos de ordem teve um bom ajuste aos dados, o que significa que a preferência de tipos de desculpas pode ser predita pelo princípio quântico da interferência. O Estudo 2 foi conduzido para caracterizar formalmente o processo de se desculpar como um processo de gerenciamento de impressões. Isto significa, e é congruente com a teoria atribucional, que a variável latente motivacional deve prever qual tipo de desculpa as pessoas preferem usar. As respostas de 92 estudantes de graduação foram modeladas através de um modelo Bayesiano de mistura latente. Os resultados mostraram que as pessoas realmente preferem desculpas externas, mas somente quando altamente motivadas para serem desculpadas. Os achados desta dissertação mostram que as pessoas diferenciam as desculpas de acordo com seu nível de adequação, medido em um espaço psicológico. Essa diferenciação é moderada pela motivação que se tem de gerenciar um relacionamento. Finalmente, o uso de uma desculpa pode ser afetado pelas possíveis consequências que são levadas em conta, e em que ordem elas são avaliadas. Pesquisas futuras precisam avaliar a possibilidade de generalização dessas inferências. Além disso, aspectos da teoria atribucional permanecem inexplorados a partir de uma perspectiva de psicologia matemática, os quais poderiam ajudar a esclarecer evidências ambíguas na literatura. Aplicações do uso de desculpas e tomada de decisão social são discutidos. / In line with an emerging paradigm, theorization in psychology should not be restricted to verbal descriptions of thought and behavior. If phenomena can be somehow expressed by numbers, theory must adopt mathematical and probabilistic reasoning, in a way that traditional data analysis cannot accomplish. While often implemented in theories of decision making, signal detection and item response, mathematical and probabilistic reasoning are rarely identified in important sociopsychological processes. Excuse giving occurs when someone tries to disengage one’s self from the cause of a social fault. It is an impression management strategy mostly explained by attributional theory, not yet subjected to a mathematical psychological approach. The main objective of this thesis was to formalize and test part of Weiner’s attributional theory as a social decision making process. By using dichotomous judgment tasks of usability and distance evaluation of adequacy, consequences and assumptions of excuse giving were assessed in two studies. Study 1 (n = 63) was aimed at explaining why people prefer external over internal excuses. Bayesian multidimensional scaling identified that external and internal excuses occupy different psychological spaces. Also, a quantum model of order effects fitted the data well, which means that the preference of excuse types could be predicted by the quantum principle of interference. Study 2 (n = 92) was conducted to formally characterize excuse giving as an impression management process. It is congruent with attributional theory, where motivational latent variables predict which excuse type people would rather use. A Bayesian latent mixture model showed that people indeed preferred external excuses, but only when highly motivated to be excused. The findings of this thesis make it possible to make better inferences about how people excuse themselves. As measured in a psychological space, people differentiate excuses given their level of adequacy, being the consequences of this differentiation moderated by the motivation one has to manage a relationship. Furthermore, using an excuse can be affected by taking into account its consequences and in which order they are evaluated. Further investigation should study if these inferences are generally valid. Some aspects of attributional theory remain unexplored from a mathematical psychology perspective, which could help clarify the often puzzling evidence in the literature. Applications of excuse giving and social decision making are discussed.
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Análise Bayesiana para a distribuição Exponencial-Logarítmica /Garcia, Lívia Matos. January 2013 (has links)
Orientador: Fernando Antonio Moala / Banca: Josemar Rodrigues / Banca: Sergio Minouru Oikawa / Resumo: A Exponencial-Logarítmica (EL(p; )) é uma distribuição para modelos de sobrevivência com taxa de falha decrescente. Esta distribuição pode ser usada para estudar os tempos de vida de organismos, materiais, dispositivos, etc, em ciências biológicas e na engenharia. Neste trabalho foram utilizadas as abordagens Clássica e Bayesiana para inferir sobre os parâmetros do modelo com conjunto de dados completos e censurados. A abordagem Bayesiana requer a seleção de distribuições a priori para os parâmetros do modelo. No caso onde há informação dos dados, foram escolhidas distribuições a priori não-informativas. Por outro lado, quando há poucos dados e/ou são dados censurados, torna-se necessária uma priori informativa obtida a partir das informações de um especialista. Neste trabalho propôs-se uma priori informativa elicitada através de informações de especialistas e derivada da aproximação de Laplace. Portanto, a análise Bayesiana foi realizada considerando os dois tipos de distribuição a priori: informativa e não-informativa. As distribuições a priori não-informativas usadas foram: priori de Jeffreys (Jeffreys (1967)), priori de Referência (Berger and Bernardo (1992)), priori de Máxima Informação dos Dados (Zellner (1977)) e priori derivada da função Cópula (Achcar et al. (2010)). Estas distribuições a priori também foram comparadas com outras distribuições a priori comuns, tais como Beta, Gama e Uniforme. A fim de avaliar o desempenho das distribuições a priori, foi apresentado um estudo comparativo utilizando dados simulados a partir da distribuição EL(p; ) e um conjunto de dados reais introduzido por Lawless (1982). Utilizou-se o algoritmo MCMC para obter uma amostra de valores da posteriori conjunta, a fim de extrair características das distribuições posteriores marginais, tais como médias a posteriori, moda e intervalos de credibilidade / Abstract: The Exponential-Logarithmic, denoted by EL(p; ), is a lifetime distribution with decreasing failure rate. This distribution can be used to study the lengths of organisms, devices, materials, etc., in the biological and engineering sciences. In this dissertation we use classical and Bayesian approaches to make inferences for the parameters of the model under complete and censored data set. Bayesian approach requires the selection of prior distributions for all parameters of the model. In this case, we will seek to choose a noninformative prior that provides best estimation when there is absence of information or with large data set and uncensored data. On the other hand, when there is few data to use or presence of censored data, an informative prior obtained from the expert's information is necessary. We propose an informative prior elicited from the expert's opinion and derived though Laplace's approximation. Thus, we carry out the Bayesian estimation by considering the two types of prior distributions. Different noninformative prior distributions are used as Jeffreys (Jeffreys (1967)), Reference (Berger and Bernardo (1992)), maximal data information prior (Zellner (1977)) and prior derived from copula function (Achcar et al. (2010)). These priors are also compared with other common priors such as beta, gamma, and uniform distributions. A comparative study to evaluate the performance of the prior distributions through simulated data from the EL(p; ) distribution and a practical data set introduced by Lawless (1982) presented. We also need to appeal to the MCMC algorithm to obtain a sample of values of and from the joint posterior in order to extract characteristics of marginal posterior distributions such as Bayes estimator, mode and credible intervals / Mestre
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Análise clássica e bayesiana do modelo Weibull modificado generalizado /Niiyama, Clóvis Augusto. January 2013 (has links)
Orientador: Sérgio Minoru Oikawa / Banca: Mario Hissamitsu Tarumoto / Banca: Roseli Aparecida Leandro / Resumo: Na literatura existem varias distribuições de probabilidade utilizadas em confiabilida e analise de sobrevivência. Entre as famílias de distribuições utilizadas para este fim é a mais popular e a distribuição de Weibull cuja fução de risco apresenta formas: constante, crescente e decrescente. No entanto, quando a função de risco e do tipo unimodal ou em forma de banheira, a Weibull distribui c~ao n~ao e apropriada. Assim, nos ultimos anos, t^em sido propostas novas distribui c~oes que acomodam as v arias formas que a fun c~ao de risco pode tomar e consequentemente, para se ajustar a um maior n umero de problemas pr aticos. Carrasco et al. (2008) prop^os uma nova distribui c~ao chamada Weibull Modi cada Generalizada, denotada por WMG, sua fun c~ao de risco pode assumir muitas formas, tais como constante, crescente, decrescente, unimodal e banheira. A distribui c~ao Weibull Modi cada Generalizada proposta por Carrasco, Ortega e Cordeiro (2008) foi amplamente estudada no contexto de infer^encia cl assica, por em n~ao existem ainda trabalhos desenvolvidos na literatura sob o enfoque Bayesiano. O objetivo deste trabalho foi realizar uma compara c~ao entre os m etodos de estima c~ao cl assico e Bayesiano para a distribui c~ao Weibull Modi cada Generalizada. Tal distribui c~ao ainda tem como sub-modelos as distribui c~oes Exponencial, Exponencial Generalizada, Weibull, Weibull Modi cada, Weibull Exponenciada e valor extremo. Foram realizados estudos sobre as propriedades da distribui c~aoWeibull Modi cada Generalizada e simula c~oes para comparar o desempenho dos estimadores de m axima verossimilhan ca e Bayesiano. Uma abordagem Cl assica e Bayesiana para a esta distribui c~ao foi proposta e exempli cada, modelando conjunto de dados de sobreviv^encia e de con abilidade / Abstract: In the literature there are various probability distributions to model lifetimes of equipment or individual problems in survival analysis. Among the families of distributions used for this purpose, the most popular is the Weibull distribution whose hazard function presents constant, increasing and decreasing forms. However, when the hazard function is the type unimodal or bathtub shaped, the Weibull distribution is not appropriated. Thus, in recent years, there have been proposed new distributions that t the various forms that the hazard function can take and consequently to t a greater number of practical problems. Carrasco et al. (2008) has proposed a new distribution called Generalized Modi ed Weibull, denoted by GMW, whose hazard function can take many forms such as constant, increasing, decreasing, unimodal and bathtub. The Generalized Modi ed Weibull distribution proposed by Carrasco, Ortega e Cordeiro (2008) was most studied in the context of classical inference. However, no studies were found under the Bayesian approach. The aim of this work was to do a comparison of estimation methods for classical and Bayesian Generalized Modi ed Weibull distribution. The Generelized Modi ed Weibull distribuition has a function of risk that can be increasing, decreasing, unimodal and bathtub shaped and has as sub-models Exponential distributions, Exponentiated Exponential, Weibull, Modi ed Weibull, Exponentiated Weibull and extreme value. It was performed the properties of Generalized Modi ed Weibull distribution and a simulation study to compare the performance of maximum likelihood estimator and Bayesian estimator. Classical and Bayesian approach to this distribution was proposed and exempli ed, modeling data sets of survival and reliability / Mestre
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Avaliando o mecanismo de transmissão da política monetária por meio do canal do crédito : estimação bayesiana em modelos DSGE com fricções financeirasSilva, Gilvan Cândido da 10 August 2012 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília,
Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Ciência da Informação e Documentação, Departamento de Economia,
Programa de Pós-Graduação, 2012. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2013-01-31T13:28:50Z
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2012_GilvanCandidodaSilva.pdf: 648338 bytes, checksum: 3422c67bef638d08eeaee135f1a987ea (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-02-25T11:02:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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2012_GilvanCandidodaSilva.pdf: 648338 bytes, checksum: 3422c67bef638d08eeaee135f1a987ea (MD5) / Esta tese avalia o papel do mercado de crédito brasileiro e suas influências na ativi
dade econômica. Em particular, estuda como a economia se comporta diante de choques
monetários e financeiros. Para tanto, utiliza modelo de equilíbrio geral dinâmico e estocástico, incorporando fricções financeiras, um sistema bancário com competição imperfeita e requerimento de capital. Os bancos ofertam serviços de empréstimos e poupanças ligeiramente diferenciados, o que lhes confere certo poder de mercado. Isto implica taxas de
juros diferenciadas. Por outro lado, custos de ajustamento prevalecem nos setores de produtivos e financeiros produzindo rigidez de preços. Utilizando técnicas bayesianas com
dados da economia brasileira, as simulações do modelo sugerem que o mercado bancário,
em particular a rigidez de taxa de juros retardam os efeitos da política monetária sobre a atividade econômica. Além disso, choques que afetem o capital próprio dos bancos produzem impactos limitados, tendo em vista o baixo desenvolvimento do mercado de
capitais brasileiro. Como o modelo foi originalmente proposto por Gerali et al. (2010) para estudar a área do Euro, nossa análise fornece também uma comparação com uma
economia, cujo sistema financeiro é mais complexo e sofisticado. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This thesis evaluates the role of the Brazilian of credit market and its influences on economic activity. In particular, studying the responses of the economy to monetary policy and financial shocks. We use a dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model with financial frictions, imperfectly competitive banking sector and capital requirement. The banks issue loans and savings contracts slightly different, giving them some market power, implying different interest rates. On the other hand, adjustment costs prevail in the producer and financial sector, occasioning price rigidities. Using Bayesian techniques
with data of the Brazilian economy, the simulations of the model suggest that the banking market, in particular the rigidity of interest rates they delay the effect of the monetary policy on the economic activity. Furthermore, shocks that affect the capital of banks produce limited impact given the low development of the Brazilian credit market. As the model was originally proposed by Gerali et al. (2010) to study the European economy, our analysis provides also a comparison with an economy with more complex and sophisticated financial system.
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Raciocínio plausível na web semântica através de redes bayesianas multi-entidades - MEBNCarvalho, Rommel Novaes 29 February 2008 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2008. / Submitted by Diogo Trindade Fóis (diogo_fois@hotmail.com) on 2009-10-09T14:02:12Z
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2008_RommelNovaesCarvalho_reduzida.pdf: 2306641 bytes, checksum: a442bd9631a732feaae059332a6a5068 (MD5) / Approved for entry into archive by Gomes Neide(nagomes2005@gmail.com) on 2010-10-15T14:38:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2008-02-29 / O objetivo geral deste trabalho é pesquisar formalismos para extensão de redes bayesianas (BN) e raciocínio plausível na Web Semântica. Dentre os formalismos para raciocínio plausível, um dos mais utilizados, dada sua flexibilidade, é a rede bayesiana. No entanto, há diversas situações do mundo real e na Web que as BN são incapazes de representar. As duas principais restrições de redes bayesianas são a impossibilidade de representar recursão e situações onde o número de variáveis aleatórias envolvidas é desconhecido. Exatamente para superar essas limitações que utilizaremos o formalismo MEBN (Multi-Entity Bayesian Network), que agrega o poder de expressividade da lógica de primeira ordem (FOL) às redes bayesianas, possibilitando a representação de um número infinito de variáveis aleatórias e a representação de definições recursivas. Na Web Semântica, a linguagem OWL (Ontology Web Language) permite a definição de ontologias, mas por ser baseada na FOL não possui um suporte adequado para possibilitar o raciocínio plausível. Por ser uma implementação de lógica probabilística de primeira ordem, a MEBN é um dos formalismos mais indicados para tal expansão, tendo a linguagem PR-OWL (Probabilistic OWL) sido proposta como uma integração de MEBN e OWL [29, 28, 27]. O presente trabalho de pesquisa propõe alguns refinamentos do formalismo MEBN e da linguagem PR-OWL e apresenta a primeira implementação no mundo de MEBN com a possibilidade de representar e raciocinar em domínios com incerteza através de ontologias probabilísticas baseadas em PR-OWL. Além disso, um novo algoritmo para geração de SSBN (Situation-Specific Bayesian Network) foi proposto. Essa implementação foi feita no UnBBayes [26], ferramenta livre para raciocínio probabilístico, aproveitando o mecanismo de criação e inferência de BN que esta já possui. Para exemplificar uma aplicação de MEBN/PR-OWL, o UnBBayes-MEBN [6] foi utilizado para modelar e raciocinar no domínio fictício Star Trek. Como ontologias probabilísticas possuem um grande potencial de uso no campo da Web Semântica onde a incerteza é tratada de forma probabilística, essa pesquisa representa uma contribuição para os trabalhos que estão sendo realizados pelo URW3-XG (W3C Uncertainty Reasoning for the World Wide Web Incubator Group) [30], criado pelo Consórcio World Wide Web para melhor definir o desafio de representar e raciocinar com a informação incerta disponível na Web. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The general objective of this work is to research formalisms for extending Bayesian networks (BN) and plausible reasoning in the Semantic Web. Among the formalisms for plausible reasoning, one of the most used, given its flexibility, is BN. However, there are several situations in the real world and in the Web that BN is unable to represent. The two main restrictions of BN are the impossibility of representing recursion and situations where the number of random variables is unknown. It is exactly to overcome those limitations that we will use the MEBN formalism (Multi-Entity Bayesian Network), which joins the expressiveness power of first order logic (FOL) to BN, making possible the representation of an infinite number of random variables and of recursive definitions. In Semantic Web, the OWL language (Ontology Web Language) allows the definition of ontologies, but because it is based in FOL it doesn’t possess an appropriate support to make the plausible reasoning possible. MEBN is one of the most suitable formalisms for such expansion, as it is an implementation of first order probabilistic logic, having the PR-OWL language (Probabilistic OWL) as an integration of MEBN and OWL [29, 28, 27]. This research proposes some refinements for the MEBN formalism and PR-OWL language and it presents the first implementation in the world of MEBN with the possibility to represent and reason in domains with uncertainty through probabilistic ontologies based in PR-OWL. Besides that, a new algorithm for the SSBN generation was proposed. This implementation was made in UnBBayes [26], a free tool for probabilistic reasoning, taking advantage of the BN modeling and inference mechanism that it already has. To exemplify an application of MEBN/PR-OWL, UnBBayes-MEBN [6] was used to model and to reason in the Star Trek toy domain. As probabilistic ontologies have a great potential use in the field of Semantic Web where the uncertainty is treated in a probabilistic way, this research represents a contribution for the work that is being accomplished by the URW3-XG (W3C Uncertainty Reasoning for the World Wide Web Incubator Group) [30], created by the World Wide Web Consortium for best defining the challenge of representing and reasoning with the available uncertain information in the Web.
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Modelos dinâmicos para dados agregadosCorreia, Leandro Tavares 03 February 2010 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2010. / Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2011-06-06T22:12:07Z
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2010_LeandroTavaresCorreia.pdf: 1328237 bytes, checksum: fa092671ee62cf204b5794b18e95461b (MD5) / Com base na abordagem bayesiana de Modelos Dinâmicos, séries de tempo de dados composicionais são modeladas para análises de previsão e de comportamento. Por se tratar de dados convertidos para a escala de proporções relativas a uma série agregada, os modelos são construídos utilizando-se de transformações razão-log e distribuição Logística-Normal, nos casos em que se assume a normalidade dos dados. Para casos mais gerais, os modelos baseiam-se na classe dos Modelos Lineares Dinâmicos Generalizados (MLDG), e em dados com distribuição Beta, e tais desenvolvimentos consistem em contribuições inéditas na área de modelos dinâmicos. _____________________________________________________________________________ ABSTRACT / Using a bayesian approach for Dynamic Models, compositional time series data are modeled for forecasting and analysing data behavior. Since the original data is converted to the scale of relative proportions of the aggregated series, the models are constructed using log-ratio transformation and Logistic-Normal distribution for the cases where the restriction of normally distributed data is assumed. For more general situations, we develop methodology for models that are related to the class of Dynamic Generalized Linear Models (DGLM), more specifically for the Beta distribution. Such developments represent new contributions in the area of dynamic models.
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