Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2000.pdf: 560704 bytes, checksum: dc5176aa7963d595ab53cc7cd4313b33 (MD5) Previous issue date: 2008-06-12 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this dissertation we determine maximum likelihood and bayesian estimates of the size of a closed population, from two lists of data of elements of the population. It has been supposed that the registers of the individual information in the lists are capable of mismatches and, with relation to the bayesian method, the prioris distributions are noninformative and they have maximum enthropy for the parameters. We also present the bayesian model, witch has considered the numbers elements of the two lists as a latent variable. We compare these models through examples with simulated and real data. / Nesta dissertação determinamos estimativas de máxima verossimilhança e bayesianas do tamanho de uma população fechada, a partir de duas listas de dados de elementos da população. Supomos que os registros das informações individuais nas listas são passíveis de erros e, com relação ao método bayesiano, as distribuições a priori adotadas para os parâmetros são não informativas e de máxima entropia. Apresentamos também um o modelo bayesiano, onde consideramos o número de elementos coincidentes nas duas listas como uma variável latente. Comparamos estes três modelos através de exemplos com dados simulados e reais.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissKFS.pdf: 1200685 bytes, checksum: e7a2b3be9b5376a60441a1787b892b77 (MD5) Previous issue date: 2004-03-05 / Financiadora de Estudos e Projetos / The simpler screening tests applied to detect disease instead of the more elaborated, usually result in the risk of incorrect diagnostic. However, these tests are only useful when the risks of misclassifications are known and considered acceptably low. So, with the purpose of looking for information on the proprieties of screening tests, as well as measuring their error rates, a Bayesian procedure was formulated using a simulation technique (Gibbs Sampling with latent variables) for estimation of the parameters of interest in the absence of a gold standard. Two applications to real data have been explored. The first one refers to the detection of the infection caused by the strongyloides parasite on 162 refugees from Cambodia that arrived in Montreal, Canada, between July 1982 to February 1983, using data from serologic test and stool examination. The second one has the purpose detecting the obesity rates on males and females school pupils through the information supplied by the anthropometric Must and Cole criteria. / O uso de testes diagnósticos mais simples como substitutos dos mais elaborados para indicar a presença de doença, geralmente resulta em risco de diagnóstico incorreto. Entretanto, estes testes são úteis quando os riscos de erros de classificação são conhecidos e aceitavelmente baixos. Então, com o objetivo de obter informações das propriedades de testes diagnósticos, assim como medir suas taxas de erro, formulou-se um procedimento bayesiano utilizando uma técnica de simulação (Gibbs Sampling com variáveis latentes) para estimação dos parâmetros de interesse na ausência de um padrão ouro. Duas aplicações com dados reais foram exploradas. A primeira refere-se a detecção da infecção causada pelo parasita strongyloides em 162 refugiados do Camboja que chegaram em Montreal, Canadá, entre julho de 1982 a fevereiro de 1983, usando dados do teste sorológico e exame de fezes. A Segunda, tem por objetivo detectar as taxas de obesidade em escolares do sexo masculino e feminino, através das informações fornecidas pelos critérios antropométricos Must e Cole.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissRGC.pdf: 2581095 bytes, checksum: 4a2f54d065969def7422a978d84a16f4 (MD5) Previous issue date: 2005-02-24 / The proteins are important molecules from the cells, whereas they take part since the construction of cell´s framing until the transmission of the genetic information between the generations. A protein can be characterized by its function and its function is determined by the sequence of amino acids that determines its structure. To determined the protein's function is important, for instance, in a research about the cure of diseases or searching for new drugs. In this research we use a bayesian statistical methodology with mixture of multinomial and latent variables to identify proteins with similar function. We use simulations to verify the performance of the statistical model for identifying the similar proteins. At the end we apply the modeling to a real data set. / As proteínas são moléculas importantes das células, pois participam desde a construção das estruturas celulares até a transmissão de informações genéticas entre gerações. Uma proteína pode ser caracterizada pela sua função, sendo que esta função é determinada pela sequência de aminoácidos que compõe a sua estrutura. Determinar a função protéica é importante quando, por exemplo, se pesquisa a cura de doenças ou se pesquisa a fabricação de novos medicamentos. Neste trabalho utilizamos uma metodologia bayesiana de inferência estatística para inferir sobre o modelo com mistura de distribuições multinomiais e variáveis latentes para identificar proteínas com funções similares. Verificamos a performance da modelagem proposta em separar em grupos as proteínas com funções similares através de simulação.

Em um contexto de analise de dados de sobrevivência univariados ou multivariados, dados de tempos de falha caracterizam-se pela possibilidade de poderem ser censurados. Embora comum na pratica, a censura impede o uso de alguns procedimentos estatisticos covencionais o que vem motivando, em especial apos a publicacao do artigo de Cox (1972), o desenvolvimento de metodos estatisticos nessa area. Uma linha de estudo recente e a de que, em algumas situacoes, a variavel resposta esteja sendo inuenciada por variaveis latentes, variaveis estas que sao usadas, em um sentido estatistico, para descreverem efeitos geneticos ou ambientais compartilhados pelos indivduos ou, ainda, covariaveis nao consideradas no estudo. Nesse trabalho, enfase e dada aos modelos de sobrevivencia que consideram tempos de falha multivariados e variaveis latentes. Esses tempos aparecem quando, por exemplo, cada individuo em estudo esta sujeito a diversos eventos ou, quando existe um agrupamento natural ou artificial o qual induz dependencia entre os tempos dos individuos do mesmo grupo. Modelos com variaveis latentes em que tais tempos de falha ocorrem em intervalos de tempo, ou seja, em um contexto de censura intervalar sao especialmente considerados nesse trabalho. O modelo de fragilidade gama para dados de sobrevivencia com censura intervalar e proposto, nesse trabalho, como um criterio para a selecao de bovinos. Como uma alternativa para esta selecao, o modelo de curvas de crescimento com efeitos aleatorios e tambem considerado. Para a estimacao dos parametros envolvidos em ambos os modelos propostos, programas computacionais sao apresentados. Uma abordagem Bayesiana e considerada no processo de estimação sendo, o metodo de Markov chain Monte Carlo (MCMC) utilizado e as distribuicoes a posteriori obtidas, usando-se o amostrador de Gibbs. O modelo de fragilidade gama com censura intervalar e o de curvas de crescimento com efeitos aleatorios sao comparados por meio de um estudo de simulação. Para ilustrar ambos os modelos propostos, estudos com bovinos das racas Nelore e Canchim são utilizados. / In a context of univariate or multivariate survival data analysis, failure times data are characterized by the possibility to be censored. Although common in practice, censoring precludes the use of some conventional statistical procedures and it has been motivating, specially after the publication of the Cox's paper (1972), the development of statistical methods in this area. A recent topic of study is concerned with some situations where the response variable is in uenced by latent variables which are used in a statistical sense to describe genetic or environmental efects shared by individuals or also covariates not considered in the study. In this work emphasis is given to survival models which consider multivariate failure times and latent variables. Such times occur when, for instance, each individual under study is exposed to several events or when there is a natural or artificial clustering that causes dependence among times of those individuals at the same cluster. Models with latent variables where such failure times lie in intervals of time, i.e. in an interval censored context are specially considered in this work. The gamma frailty interval censored survival model is proposed in this work as a selection criterion for cattle. As an alternative selection criterion the growth curves model with random efects is also considered. To estimate the involved parameters in both proposed models, computational programs are presented. A Bayesian approach is considered in the estimation process so that the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is used and the posterior distributions are obtained using Gibbs sampling. The gamma frailty interval-censored survival model and the growth curves model with random efects are compared using a simulation study. To illustrate both proposed models studies with Nelore and Canchim cattle are used.

Em um contexto de analise de dados de sobrevivência univariados ou multivariados, dados de tempos de falha caracterizam-se pela possibilidade de poderem ser censurados. Embora comum na pratica, a censura impede o uso de alguns procedimentos estatisticos covencionais o que vem motivando, em especial apos a publicacao do artigo de Cox (1972), o desenvolvimento de metodos estatisticos nessa area. Uma linha de estudo recente e a de que, em algumas situacoes, a variavel resposta esteja sendo inuenciada por variaveis latentes, variaveis estas que sao usadas, em um sentido estatistico, para descreverem efeitos geneticos ou ambientais compartilhados pelos indivduos ou, ainda, covariaveis nao consideradas no estudo. Nesse trabalho, enfase e dada aos modelos de sobrevivencia que consideram tempos de falha multivariados e variaveis latentes. Esses tempos aparecem quando, por exemplo, cada individuo em estudo esta sujeito a diversos eventos ou, quando existe um agrupamento natural ou artificial o qual induz dependencia entre os tempos dos individuos do mesmo grupo. Modelos com variaveis latentes em que tais tempos de falha ocorrem em intervalos de tempo, ou seja, em um contexto de censura intervalar sao especialmente considerados nesse trabalho. O modelo de fragilidade gama para dados de sobrevivencia com censura intervalar e proposto, nesse trabalho, como um criterio para a selecao de bovinos. Como uma alternativa para esta selecao, o modelo de curvas de crescimento com efeitos aleatorios e tambem considerado. Para a estimacao dos parametros envolvidos em ambos os modelos propostos, programas computacionais sao apresentados. Uma abordagem Bayesiana e considerada no processo de estimação sendo, o metodo de Markov chain Monte Carlo (MCMC) utilizado e as distribuicoes a posteriori obtidas, usando-se o amostrador de Gibbs. O modelo de fragilidade gama com censura intervalar e o de curvas de crescimento com efeitos aleatorios sao comparados por meio de um estudo de simulação. Para ilustrar ambos os modelos propostos, estudos com bovinos das racas Nelore e Canchim são utilizados. / In a context of univariate or multivariate survival data analysis, failure times data are characterized by the possibility to be censored. Although common in practice, censoring precludes the use of some conventional statistical procedures and it has been motivating, specially after the publication of the Cox's paper (1972), the development of statistical methods in this area. A recent topic of study is concerned with some situations where the response variable is in uenced by latent variables which are used in a statistical sense to describe genetic or environmental efects shared by individuals or also covariates not considered in the study. In this work emphasis is given to survival models which consider multivariate failure times and latent variables. Such times occur when, for instance, each individual under study is exposed to several events or when there is a natural or artificial clustering that causes dependence among times of those individuals at the same cluster. Models with latent variables where such failure times lie in intervals of time, i.e. in an interval censored context are specially considered in this work. The gamma frailty interval censored survival model is proposed in this work as a selection criterion for cattle. As an alternative selection criterion the growth curves model with random efects is also considered. To estimate the involved parameters in both proposed models, computational programs are presented. A Bayesian approach is considered in the estimation process so that the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is used and the posterior distributions are obtained using Gibbs sampling. The gamma frailty interval-censored survival model and the growth curves model with random efects are compared using a simulation study. To illustrate both proposed models studies with Nelore and Canchim cattle are used.

Made available in DSpace on 2009-11-18T19:01:13Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004 / A Física e a Administração concentram suas pesquisas sobre fenômenos que, de certa forma, se assemelham, fazendo com que nos questionemos a respeito da grande integral do universo a que estamos submetidos. Em uma exploração por analogias, aproxima-se aqui o mundo organizacional ao dos sistemas UnIVerSaIS, instáveis e não-integráveis, onde a flecha do tempo é quem determina a evolução dos mesmos. Mostra-se que na Administração, como na Física, tudo parece convergir na direção de um inesgotável repertório de bifurcações e possibilidades para o destino mercadológico de produtos, serviços e marcas ao longo de um continuum. Para amenizar os efeitos dessas incertezas, é buscada uma simplificação desses complexos sistemas sociais através de uma proposta de modelo baseado em fatores consagrados pela literatura da gestão empresarial como norteadores das escolhas dos consumidores; um processo gaussiano da 'percepção do valor', que pode servir de ferramenta nas decisões estratégicas e gerenciais dentro das empresas. / The physical and the administration sciences focus their researches on phenomenum wich, in some ways, can have similarities, making us to question and ask about the great convergence ofthe systems in the Universe under which we are submitted. Exploring by analogues, this research tries to make sense to put together the organizational and physical systems, unstables and not integratable, moving forward by the time's arrow, that determines the evolution ofthose. In the Administration, as in the Physics, everything seems to converge at the direction of an inexhaustible collection of forks and possibilities, if considering the destiny of products, services and labels during the human history. To soften the effects of those uncertanties, it is fetched a simplification of these complex social systems across a proposal of a model to be constructed and tested, based in some factors established by business management's literature as the guiders of the consumers's choices; a gaussian process of the 'insight value', that can be useful as a tool for the strategic and business managing decisions beyond the companies.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4040.pdf: 1510214 bytes, checksum: 7dfe4542c20ffa8a47309738bc22a922 (MD5) Previous issue date: 2011-12-16 / Financiadora de Estudos e Projetos / The application of a gold standard reference test in all or part of the sample under investigation is often not feasible for the majority of diseases affecting humans, either by a lack of consensus on which testing may be considered a gold standard, the high level of invasion of the gold standard technique, the high cost of financially large-scale application, or by ethical questions, so to know the performance of existing tests is essential for the process of diagnosis of these diseases. In statistical modeling aimed to obtain robust estimates of the prevalence of the disease (x ) and the performance parameters of diagnostic tests (sensitivity (Se) and specificity (Sp)), various strategies have been considered such as the stratification of the population, the relaxation of the assumption of conditional independence, the inclusion of covariates, the verification type (partial or total) and the techniques to replace the gold standard. In this thesis we propose a new structure of stratification of the population considering both the prevalence rates and the parameters of test performance among the different strata (EHW). A Bayesian latent class modeling to estimate these parameters was developed for the general case of K diagnostic tests under investigation, relaxation of the assumption of conditional independence according to the formulations of the fixed effect (FECD) and random (RECD) with dependent order (h _ k) and M covariates. The application of models to two data sets about the performance evaluation of diagnostic tests used in screening for Chagas disease in blood donors showed results consistent with the sensitivity studies. Overall, we observed for the structure of stratification proposal (EHW) superior performance and estimates closer to the nominal values when compared to the structure of stratification when only the prevalence rates are different between the strata (HW), even when we consider data set with rates of Se, Sp and x close among the strata. Generally, the structure of latent class, when we have low or high prevalence of the disease, estimates of sensitivity and specificity rates have higher standard errors. However, in these cases, when there is high concordance of positive or negative results of the tests, the error pattern of these estimates are reduced. Regardless of the structure of stratification (EHW, HW), sample size and the different scenarios used to model the prior information, the model of conditional dependency from the FECD and RECD had, from the information criteria (AIC, BIC and DIC), superior performance to the structure of conditional independence (CI) and to FECD with improved performance and estimates closer to the nominal values. Besides the connection logit, derived from the logistic distribution with symmetrical shape, find in the link GEV, derived from the generalized extreme value distribution which accommodates symmetric and asymmetric shapes, a interesting alternative to construct the conditional dependence structure from the RECD. As an alternative to the problem of identifiability, present in this type of model, the criteria adopted to elicit the informative priors by combining descriptive analysis of data, adjustment models from simpler structures, were able to produce estimates with low standard error and very close to the nominal values. / Na área da saúde a aplicação de teste de referência padrão ouro na totalidade ou parte da amostra sob investigação é, muitas vezes, impraticável devido à inexistência de consenso sobre o teste a ser considerado padrão ouro, ao elevado nível de invasão da técnica, ao alto custo da aplicação em grande escala ou por questões éticas. Contudo, conhecer o desempenho dos testes é fundamental no processo de diagnóstico. Na modelagem estatística voltada à estimação da taxa de prevalência da doença (x ) e dos parâmetros de desempenho de testes diagnósticos (sensibilidade (S) e especificidade (E)), a literatura tem explorado: estratificação da população, relaxamento da suposição de independência condicional, inclusão de covariáveis, tipo de verificação pelo teste padrão ouro e técnicas para substituir o teste padrão ouro inexistente ou inviável de ser aplicado em toda a amostra. Neste trabalho, propomos uma nova estrutura de estratificação da população considerando taxas de prevalências e parâmetros de desempenho diferentes entre os estratos (HWE). Apresentamos uma modelagem bayesiana de classe latente para o caso geral de K testes diagnósticos sob investigação, relaxamento da suposição de independência condicional segundo as formulações de efeito fixo (DCEF) e efeito aleatório (DCEA) com dependência de ordem (h _ K) e inclusão de M covariáveis. A aplicação dos modelos a dois conjuntos de dados sobre avaliação do desempenho de testes diagnósticos utilizados na triagem da doença de Chagas em doadores de sangue apresentou resultados coerentes com os estudos de sensibilidade. Observamos, para a estrutura de estratificação proposta, HWE, desempenho superior e estimativas muito próximas dos valores nominais quando comparados à estrutura de estratificação na qual somente as taxas de prevalências são diferentes entre os estratos (HW), mesmo quando consideramos dados com taxas de S, E e x muito próximas entre os estratos. Geralmente, na estrutura de classe latente, quando temos baixa ou alta prevalência da doença, as estimativas das sensibilidades e especificidades apresentam, respectivamente, erro padrão mais elevado. No entanto, quando há alta concordância de resultados positivos ou negativos, tal erro diminui. Independentemente da estrutura de estratificação (HWE, HW), do tamanho amostral e dos diferentes cenários utilizados para modelar o conhecimento a priori, os modelos de DCEF e de DCEA apresentaram, a partir dos critérios de informação (AIC, BIC e DIC), desempenhos superiores à estrutura de independência condicional (IC), sendo o de DCEF com melhor desempenho e estimativas mais próximas dos valores nominais. Além da ligação logito, derivada da distribuição logística com forma simétrica, encontramos na ligação VEG , derivada da distribuição de valor extremo generalizada a qual acomoda formas simétricas e assimétricas, interessante alternativa para construir a estrutura de DCEA. Como alternativa ao problema de identificabilidade, neste tipo de modelo, os critérios para elicitar as prioris informativas, combinando análise descritiva dos dados com ajuste de modelos de estruturas mais simples, contribuíram para produzir estimativas com baixo erro padrão e muito próximas dos valores nominais.