Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4329.pdf: 1652803 bytes, checksum: aad7f31afeb38bcd450c35fd9ed227be (MD5) Previous issue date: 2008-09-02 / Universidade Federal de Sao Carlos / The transactions volume increase brought the fraud increase, which result in a annual loss of billions of reais to all .nancial institutions in the world. Therefore, it.s very important the development of detection methods and fraud prevention. The di¢ cult in modeling this kind of data due the fact the data sets are extremely unbalanced. In this work, a bounded logit model will be proposed for fraud detection. It will also be discussed state- dependent sampling and compared with logit and bounded logit model performances. Two applications, one with a simulated data set and another with a real data set, will be presented. The Bayesian approach to these models will also be discussed. The data set analyses will be implemented in SAS and Winbugs software. / O aumento no volume de transações com cartões de crédito trouxe como consequência o aumento do número de fraudes, o que acarreta em uma perda de bilhões de reais anu- almente à todas instituições .nanceiras do mundo. Com isso é muito importante que metodologias de detecção e prevenção à fraude sejam desenvolvidas. A grande di.cul- dade na modelagem deste tipo de dados é que estes são extremamentes desbalanceados. Neste presente trabalho, será proposto o modelo logito limitado na detecção de fraude. Também será discutido as amostras do tipo state-dependent e comparado os desempenhos dos modelos logito e logito limitado. Duas aplicações, uma com um conjunto de dados simulados e outra com um conjunto de dados reais, serão apresentadas. A abordagem bayesiana para estes modelos também será discutida. As análises dos conjuntos de dados serão realizadas nos softwares SAS e Winbugs.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissCFP.pdf: 956101 bytes, checksum: e21a11e1dc4754a5751b0b0840943082 (MD5) Previous issue date: 2006-03-21 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work, we consider the use of Meta-analysis with a Bayesian approach. Meta-analysis is a statistical technique that combines the results of di¤erent independent studies with purpose to find general conclusions. This term was introduced by Glass (1976) and it has been used when the number of studies about some research project is small. Usually, the models for Meta-analysis assume a large number of parameters and the Bayesian approach using MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods is a good alternative to combine information of independent studies, to obtain accutrate inferences about a specified treatment. As illustration, we consider real medical data sets on di¤erent studies, in which, we consider fixed and random e¤ects models. We also assume mixture of normal distributions for the error of the models. Another application is considered with educational data. / Neste trabalho, consideramos o uso de Meta-análise sob um enfoque Bayesiano. Meta-análise é uma técnica estatística que combina resultados de diversos estudos in-dependentes, com o propósito de descrever conclusões gerais. Este termo foi introduzido por Glass (1976) usado quando o número de estudos sobre alguma pesquisa científica é pequeno. Os modelos propostos para Meta-análise usualmente assumem muitos parâmetros e o enfoque Bayesiano com MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) é uma alternativa apropriada para combinar informações de estudos independentes. O uso de modelos Bayesianos hierárquicos permite combinações de vários estudos independentes, para a obtenção de inferências precisas sobre um determinado tratamento. Como ilustração numérica consideramos conjuntos de dados médicos de diferentes estudos e, na análise, utilizamos modelos de efeitos fixos e aleatórios e mistura de distribuições normais para o erro do modelo de regressão. Em uma outra aplicação relacionamos Meta-análise e Educação, através do efeito da espectativa do professor associada ao QI dos estudantes.