<div>The multi-armed bandit (MAB) problem refers to the task of sequentially assigning treatments to experimental units so as to identify the best treatment(s) while controlling the opportunity cost of further investigation. Many algorithms have been developed that attempt to balance this trade-off between exploiting the seemingly optimum treatment and exploring the other treatments. The selection of an MAB algorithm for implementation in a particular context is often performed by comparing candidate algorithms in terms of their abilities to control the expected regret of exploration versus exploitation. This singular criterion of mean regret is insufficient for many practical problems, and therefore an additional criterion that should be considered is control of the variance, or risk, of regret.</div><div>This work provides an overview of how the existing prominent MAB algorithms handle both criteria. We additionally investigate the effects of incorporating prior information into an algorithm's model, including how sharing information across treatments affects the mean and variance of regret.</div><div>A unified and accessible framework does not currently exist for constructing MAB algorithms that control both of these criteria. To this end, we develop such a framework based on the two elementary concepts of dismemberment of treatments and a designed learning phase prior to dismemberment. These concepts can be incorporated into existing MAB algorithms to effectively yield new algorithms that better control the expectation and variance of regret. We demonstrate the utility of our framework by constructing new variants of the Thompson sampler that involve a small number of simple tuning parameters. As we illustrate in simulation and case studies, these new algorithms are implemented in a straightforward manner and achieve improved control of both regret criteria compared to the traditional Thompson sampler. Ultimately, our consideration of additional criteria besides expected regret illuminates novel insights into the multi-armed bandit problem.</div><div>Finally, we present visualization methods, and a corresponding R Shiny app for their practical execution, that can yield insights into the comparative performances of popular MAB algorithms. Our visualizations illuminate the frequentist dynamics of these algorithms in terms of how they perform the exploration-exploitation trade-off over their populations of realizations as well as the algorithms' relative regret behaviors. The constructions of our visualizations facilitate a straightforward understanding of complicated MAB algorithms, so that our visualizations and app can serve as unique and interesting pedagogical tools for students and instructors of experimental design.</div>

Orientador: Humberto Tonhati / Coorientador: Rusbel Raúl Aspilcueta Borquis / Banca: João Ademir de Oliveira / Banca: Anibal Eugênio Vercesi Filho / Resumo: Este trabalho teve como objetivo estimar parâmetros genéticos para características de crescimento, utilizando-se um modelo multi-característica. Foram analisados registros de 14956 animais da raça Brahman, participantes do programa de melhoramento da raça Brahman, desenvolvido pela Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores (ANCP). Por meio de inferência bayesiana foram obtidas estimativas de componentes de variância para os pesos nas idades padrão aos 60 (P60), 120 (P120), 210 (P210), 365 (P365), 450 (P450) e 550 (P550) dias. As análises foram realizadas empregando-se o software GIBBS2F90, assumindo um modelo animal. Para os pesos às idades padronizadas estudadas foram considerados os efeitos fixos de grupo de contemporâneos (rebanho - ano nascimento - estação de nascimento - sexo - manejo) e idade do animal no momento da pesagem (linear e quadrático) como covariável, e os efeitos aleatórios genético aditivo direto, genético aditivo materno e residual. As estimativas de herdabilidade genética direta foram 0,31 (P60), 0,37 (P120), 0,34 (P210), 0,38 (P365), 0,37 (P450) e 0,45 (P550). As estimativas de herdabilidade genética materna foram 0,18 (P60), 0,19 (P120), 0,22 (P210), 0,14 (P365), 0,11 (P450), e 0,08 (P550). Os valores de correlação genética direta variaram de 0,79 (P60 / P450) a 0,94 (P365 / P450). Em vista dos parâmetros estimados, verifica-se que as características aqui estudadas apresentam variabilidade genética suficiente para realizar a seleção dos animais. As correlações genéticas indicam que a seleção simultânea para as características em estudo pode ser eficiente / Abstract: The objective of this work was to estimate genetic parameters for growth traits using a multiple-traits model. Were analyzed records of 14956 animals of Brahman Breed, participants of Breeding Program of Brahman cattle, developed by Breeders and Researchers National Association (ANCP). Using Bayesian inference were obtained estimations of variance components for standardized weights at 60 (W60), 120 (W120), 210 (W210), 365 (W365), 450 (W450) and 550 (W550) days. Analyzes were done using Gibbs2f90 Software, assuming an animal model. For standardized weights were considered fixed effects of contemporary group (herd - birth year - birth season - sex - management) and animal age at weighting moment (linear and quadratic) as covariate, and randomized effects of direct additive genetic, maternal additive genetic and residual. Direct Heritability estimations were 0,31 (W60), 0,37 (W120), 0,34 (W210), 0,38 (W365), 0,37 (W450) and 0,45 (W550). Maternal heritability estimations were 0,18 (W60), 0,19 (W120), 0,22 (W210), 0,14 (W365), 0,11 (W450), and 0,08 (W550). Genetic correlation values varied from 0,79 (W60 / W450) a 0,94 (W365 / W450).. According estimated genetic parameters, was verified that standardized weights presented enough genetic variation for animal selection. Genetic correlations indicate that a simultaneously selection for all the traits of this study could be efficient / Mestre

COELHO-BARROS, E. A. Analise estatstica para dados de contagem longitudinais na presenca de covariaveis: Aplicações na area medica. Dissertação (mestrado) - Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP, Ribeirão Preto - SP - Brasil, 2009. Dados de contagem ao longo do tempo na presenca de covariaveis são muito comuns em estudos na area da saude coletiva, por exemplo; numero de doenças que uma pessoa, com alguma caracteristica especifica, adquiriu ao longo de um período de tempo; numero de internações hospitalares em um período de tempo, devido a algum tipo de doença; numero de doadores de orgãos em um período de tempo. Nesse trabalho são apresentados diferentes modelos estatsticos de\\fragilidade\" de Poisson para a analise estatística de dados de contagem longitudinais. Teoricamente, a distribuição de Poisson exige que a media seja igual a variância, quando isto não ocorre tem-se a presenca de uma variabilidade extra-Poisson. Os modelos estatsticos propostos nesta dissertação incorporam a variabilidade extra-Poisson e capturam uma possvel correlação entre as contagens para o mesmo indivduo. Para cada modelo foi feito uma analise Bayesiana Hierarquica considerando os metodos MCMC (Markov Chain Monte Carlo). Utilizando bancos de dados reais, cedidos por pesquisadores auxiliados pelo CEMEQ (Centro de Metodos Quantitativos, USP/FMRP), foram discutidos alguns aspectos de discriminação Bayesiana para a escolha do melhor modelo. Um exemplo de banco de dados reais, discutido na Seção 4 dessa dissertação, que se encaixa na area da saude coletiva, e composto de um estudo prospectivo, aberto e randomizado, realizado em pacientes infectados pelo HIV que procuraram atendimento na Unidade Especial de Terapia de Doencas Infecciosas (UETDI) do Hospital das Clnicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (HCFMRP-USP). Os esquemas terapêuticos estudados consistiam em zidovudina e lamivudina, associadas ao efavirenz ou lopinavir. Entre setembro de 2004 e maio de 2006 foram avaliados 66 pacientes, sendo 43 deles includos no estudo. Destes, 39 participantes alcançaram a semana 24 de acompanhamento, enquanto 27 atingiram a semana 48. Os grupos de pacientes apresentavam características basais semelhantes, quanto a idade, sexo, mediana de CD4 e carga viral. O interesse desse experimento e estudar a contagem de CD4 considerando os dois esquemas terapêuticos (efavirenz e lopinavir). / COELHO-BARROS, E. A. Analise estatstica para dados de contagem longitudinais na presenca de covariaveis: Aplicac~oes na area medica. Dissertac~ao (mestrado) - Faculdade de Medicina de Ribeir~ao Preto - USP, Ribeir~ao Preto - SP - Brasil, 2009. Longitudinal counting data in the presence of covariates is very common in many applications, especially considering medical data. In this work we present dierent \\frailty\"models to analyze longitudinal Poisson data in the presence of covariates. These models incorporate the extra-Poisson variability and the possible correlation among the repeated counting data for each individual. A hierarchical Bayesian analysis is introduced for each dierent model considering usual MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods. Considering reals biological data set (obtained from CEMEQ, Medical School of Ribeir~ao Preto, University of S~ao Paulo, Brazil), we also discuss some Bayesian discrimination aspects for the choice of the best model. In Section 4 is considering a data set related to an open prospective and randomized study, considering of HIV infected patients, free of treatments, which entered the Infection Diseases Therapy Special Unit (UETDI) of the Clinical Hospital of the Medical School of Ribeir~ao Preto, University of S~ao Paulo (HCFMRP-USP). The therapeutic treatments consisted of the drugs Zidovudine and Lamivudine, associated to Efavirenz and Lopinavir. The data set was related to 66 patients followed from September, 2004 to may, 2006, from which, 43 were included in the study. The patients groups presented similar basal characteristics in terms of sex, age, CD4 counting median and viral load. The main goal of this study was to compare the CD4 cells counting for the two treatments, based on the drugs Efavirenz and Lopinavir, recently adopted as preferencial for the initial treatment of the disease.

A inferência Bayesiana está cada vez mais dependente de algoritmos de simulação estocástica, e sua eficiência está diretamente relacionada à eficiência do algoritmo considerado. Uma prática bastante utilizada é a introdução de variáveis auxiliares para obtenção de formas conhecidas para as distribuições {\\it a posteriori} condicionais completas, as quais facilitam a implementação do amostrador de Gibbs. No entanto, a introdução dessas variáveis pode produzir algoritmos onde os valores simulados são fortemente correlacionados, fato esse que prejudica a convergência. O agrupamento das quantidades desconhecidas em blocos, de tal maneira que seja viável a simulação conjunta destas quantidades, é uma alternativa para redução da autocorrelação, e portanto, ajuda a melhorar a eficiência do procedimento de simulação. Neste trabalho, apresentamos propostas de simulação em blocos no contexto de modelos de regressão binária com o uso de variáveis auxiliares. Três classes de funções de ligação são consideradas: probito, logito e probito-assimétrico. Para as duas primeiras apresentamos e implementamos as propostas de atualização conjunta feitas por Holmes e Held (2006). Para a ligação probito-assimétrico propomos quatro diferentes maneiras de construir os blocos, e comparamos estes algoritmos através de duas medidas de eficiência (distância média Euclidiana entre atualizações e tamanho efetivo da amostra). Concluímos que os algoritmos propostos são mais eficientes que o convencional (sem blocos), sendo que um deles proporcionou ganho superior a 160\\% no tamanho efetivo da amostra. Além disso, discutimos uma etapa bastante importante da modelagem, denominada análise de resíduos. Nesta parte adaptamos e implementamos os resíduos propostos para a ligação probito para os modelos logístico e probito-assimétrico. Finalmente, utilizamos os resíduos propostos para verificar a presença de observações discrepantes em um conjunto de dados simulados. / The Bayesian inference is getting more and more dependent of stochastic simulation algorithms, and its efficiency is directly related with the efficiency of the considered algorithm. The introduction of auxiliary variables is a technique widely used for attainment of the full conditional distributions, which facilitate the implementation of the Gibbs sampling. However, the introduction of these auxiliary variables can produce algorithms with simulated values highly correlated, this fact harms the convergence. The grouping of the unknow quantities in blocks, in such way that the joint simulation of this quantities is possible, is an alternative for reduction of the autocorrelation, and therefore, improves the efficiency of the simulation procedure. In this work, we present proposals of simulation using the Gibbs block sampler in the context of binary response regression models using auxiliary variables. Three class of links are considered: probit, logit and skew-probit. For the two first we present and implement the scheme of joint update proposed by Holmes and Held (2006). For the skew-probit, we consider four different ways to construct the blocks, and compare these algorithms through two measures of efficiency (the average Euclidean update distance between interactions and effective sample size). We conclude that the considered algorithms are more efficient than the conventional (without blocks), where one of these leading to around 160\\% improvement in the effective sample size. Moreover, we discuss one important stage of the modelling, called residual analysis. In this part we adapt and implement residuals considered in the probit model for the logistic and skew-probit models. For a simulated data set we detect the presence of outlier used the residuals proposed here for the different models.

Introdução: A maior causa de mortes no mundo é devido ao câncer, cerca de 8,2 milhões em 2012 (World Cancer Report, 2014). O câncer de mama é a forma mais comum de câncer entre as mulheres e a segunda neoplasia mais frequente, seguida do câncer de pele não melanoma, representando cerca de 25% de todos os tipos de cânceres diagnosticados. Modelos estatísticos de análise sobrevivência podem ser úteis para a identificação e compreensão de fatores de risco, fatores de prognóstico, bem como na comparação de tratamentos. Métodos: Modelos estatísticos de análise de sobrevivência foram utilizados para evidenciar fatores que afetam os tempos de sobrevida livre da doença e total de um estudo retrospectivo realizado no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, referente a 54 pacientes com câncer de mama localmente avançado com superexpressão do Her-2 que iniciaram a quimioterapia neoadjuvante associada com o medicamento Herceptin® (Trastuzumabe) no período de 2008 a 2012. Utilizaram-se modelos univariados com distribuição Weibull sem e com a presença de fração de cura sob o enfoque frequentista e bayesiano. Utilizou-se modelos assumindo uma estrutura de dependência entre os tempos observados baseados na distribuição exponencial bivariada de Block Basu, na distribuição geométrica bivariada de Arnold e na distribuição geométrica bivariada de Basu-Dhar. Resultados: Resultados da análise univariada sem a presença de covariáveis, o modelo mais adequado às características dos dados foi o modelo Weibull com a presença de fração de cura sob o enfoque bayesiano. Ao incorporar nos modelos as covariáveis, observou-se melhor ajuste dos modelos com fração de cura, que evidenciaram o estágio da doença como um fator que afeta a sobrevida livre da doença e total. Resultados da análise bivariada sem a presença de covariáveis estimam médias de tempo de sobrevida livre da doença para os modelos Block e Basu, Arnold e Basu-Dhar de 108, 140 e 111 meses, respectivamente e de 232, 343, 296 meses para o tempo de sobrevida total. Ao incorporar as covariáveis, os modelos evidenciam que o estágio da doença afeta a sobrevida livre da doença e total. No modelo de Arnold a covariável tipo de cirurgia também se mostrou significativa. Conclusões: Os resultados do presente estudo apresentam alternativas para a análise de sobrevivência com tempos de sobrevida na presença de fração de cura, censuras e várias covariaveis. O modelo de riscos proporcionais de Cox nem sempre se adequa às características do banco de dados estudado, sendo necessária a busca de modelos estatísticos mais adequados que produzam inferências consistentes. / Introduction: The leading worldwide cause of deaths is due to cancer, about 8.2 million in 2012 (World Cancer Report, 2014). Breast cancer is the most common form of cancer among women and the second most common cancer, followed by non-melanoma skin cancer, accounting for about 25% of all diagnosed types of cancers. Statistical analysis of survival models may be useful for the identification and understanding of risk factors, prognostic factors, and the comparison treatments. Methods: Statistical lifetimes models were used to highlight the important factors affecting the disease-free times and the total lifetime about a retrospective study conducted at the Hospital das Clinicas, Faculty of Medicine, University of São Paulo, Ribeirão Preto, referring to 54 patients with locally advanced breast cancer with Her-2 overexpression who started neoadjuvant chemotherapy associated with the drug Herceptin® (Trastuzumab) in the time period ranging from years 2008 to 2012. It was used univariate models assuming Weibull distribution with and without the presence of cure fraction under the frequentist and Bayesian approaches. It was also assumed models assuming a dependence structure between the observed times based on the bivariate Block-Basu exponential distribution, on the bivariate Arnold geometric distribution and on the bivariate Basu-Dhar geometric distribution. Results: From the results of the univariate analysis without the presence of covariates, the most appropriate model for the data was the Weibull model in presence of cure rate under a Bayesian approach. By incorporating the covariates in the models, there was best fit of models with cure fraction, which showed that the stage of the disease was a factor affecting disease-free survival and overall survival. From the bivariate analysis results without the presence of covariates, the estimated means for free survival time of the disease assuming the Block- Basu, Arnold and Basu-Dhar models were respectively given by 108, 140 and 111; for the overall survival times the means were given respectively by, 232, 343, 296 months. In presence of covariates, the models showed that the stage of the disease affects the disease-free survivals and the overall survival times. Assuming the Arnold model, the covariate type of surgery also was significant. Conclusions: The results of this study present alternatives for the analysis of survival times in the presence of cure fraction, censoring and covariates. The Cox proportional hazards model not always is apropriate to the database characteristics studied, which requires the search for more suitable statistical models that produce consistent inferences.

SOUZA, R. M. \\Estatstica em Bioequivaência: Garantia na qualidade do medicamento generico\". 2008. 42 f Dissertação (Mestrado em Saude na Comunidade) Faculdade de Medicina de Ribeir~ao Preto - USP Como alternativa aos medicamentos de uso humano de grande circulação no mercado brasileiro foram regulamentados os medicamentos genericos, conforme a Lei dos genericos no 9787/99, que evidenciaram os estudos de bioequivalência e biodisponibilidade no Brasil com o objetivo de avaliar a bioequivalência das formulações genericas, tomando-se como referências os medicamentos ja existentes no mercado e com eficacia comprovada. Duas formulações de um mesmo medicamento são consideradas bioequivalentes se suas biodisponibilidades não apresentam evidências de diferenças signicativas segundo limites clinicamente especificados, denominados limites de bioequivalência. Os estudos de bioequivalência são realizados mediante a administração de duas formulações, sendo que uma esta em teste e a outra e a referência, em um numero de voluntários previamente denidos, usando-se um planejamento experimental, na maioria das vêzes do tipo crossover. Apos a retirada de sucessivas amostras sanguíneas ou urinárias em tempos pre-determinados, estudam-se alguns parâmetros farmacocinéticos como area sob a curva de concentrac~ao, concentrac~ao maxima do farmaco e tempo em que a concentração ao maxima ocorre. Esta dissertação de mestrado introduz alguns conceitos basicos de bioequivalênncia para, logo em seguida, apresentar analises Bayesianas para medidas de bioequivalência tanto univariada como multivariada assumindo a distribuição ao normal multivariada para os dados e também a distribuição de Student multivariada. Uma aplicação a de exemplicar o que foi introduzido e apresentada e, para o conjunto de dados em estudo têm, por meio de criterios de seleção ao de modelos, evidências favoraveis a escolha dos modelos multivariados para a condução deste estudo de bioequivalência media. / SOUZA, R. M. \\Statistics on Bioequivalence: Guarantee in quality of generic drug\". 2008. 42 s Dissertation (Master Degree) Faculdade de Medicina de Ribeir~ao Preto - USP As an alternative to medicines for human use of great movement in Brazil, the use of generic medicines were regulated, according to the law of the generic no 9787/99, which establish the studies of bioavailability and bioequivalence in Brazil in order to evaluate bioequivalence of generic formulations, considering as reference existing medicinal products, with proved ecacy. Two formulations of the same drug are considered bioequivalents if your bioavailability do not present evidence of signicant dierences according to clinically specied limits known as bioequivalence limits. Bioequivalence studies are carried out by the administration of two formulations (one is in test and the other one is the reference) in a pre-dened number of volunteers using an experimental plan that is often the crossover one. After the withdrawn of successive blood or urinary samples in predetermined intervals, some pharmacokinetic parameters were studied, such as area under concentration curve, maximum concentration of drug and time that the maximum concentration occurs. This dissertation introduces some basic concepts of bioequivalence and following that, it is presented Bayesian analysis for both as univariate and as multivariate bioequivalence measures assuming the multivariate normal distribution for the data and also the distribution of multivariate t student distribution. An application in order to illustrate what was introduced is presented in this work, and by using means of selection criteria of models, it was observed that for all data on study, there were evidences that lead to choose the multivariates models in order to conduct this study of average bioequivalence.

A construção dos mapas Genéticos é importante para o melhoramento genético de plantas, pois são através desses mapas que pode se determinar em que pontos dos cromossomos as unidades hereditárias podem estar. Com o objetivo de verificar se o método Bayesiano incluindo a informação a priori pode ou não ser empregado nos estudos de construção de mapas Genéticos, estimativas Bayesianas e de máxima verossimilhança para a freqüência de recombinação foram obtidas, envolvendo espécies de polinização aberta. Para isso, foram considerados diferentes tipos de marcadores: marcadores completamente informativos e marcadores parcialmente informativos. Através de simulações de conjuntos de dados combinando dois marcadores de cada vez, as estimativas da freqüência de recombinação foram obtidas através de um algoritmo baseado na função de verossimilhança para os dois métodos de estimação usados. A caracterização das fases de ligação foi baseada na distribuição da probabilidade a posteriori dos arranjos de alelos alternativos em dados marcadores para dois cromossomos homólogos de cada genitor, condicional aos fenótipos observados dos marcadores. Os resultados obtidos permitem concluir que o método Bayesiano pode ser usado em estudos de ligação Genética com o uso da informação a priori. Quanto a estimação das fases de ligação, os dois métodos levam sempre à mesma conclusão. / The construction of the Genetic maps are essential for the genetic improvement of plants, because through this maps that it can be determined in which spots within the chromosomes the hereditary unities could be. With the aim of checking whether the Bayesian method including the prior information can or not to be used in the studies of Genetic maps construction, Bayesians estimates and of maximum likelihood for the recombination frequency were obtained, outbreeding species. For that, diferent types of markers were considered containing fully informative markers and partially informative markers. Through simulations of groups of data combining two markers one at a time, the estimates of the recombination frequency were obtained through a general maximum-likelihood based algorithm for the two used estimate methods. The characterization of linkage phases was based in the posterior probable distribution of the assignment of alternative alleles at given markers to two homologous chromosomes of each parent, conditional on the observed phenotypes of the markers.The results obtained allows to conclude that the Bayesian method can be used in studies of Genetic linkage with the use of the priori information. As the estimate of the linkage phases, the two methods always get to the same conclusion.

É comum, em problemas de inferência bayesiana, deparar-se com uma distribuição a priori para o parâmetro de interesse, theta, que seja intratável analítica ou computacionalmente. Como a priori é uma escolha do pesquisador, tal situação ocorre por conta da intratabilidade da função de verossimilhança. Por meio de algoritmos ABC, é possível simular-se uma amostra da distribuição a posteriori, sem a utilização da verossimilhança. Neste trabalho, aplica-se o ABC no contexto de Environmental Stress Screening - ESS. ESS é um procedimento de estresse, em um processo de produção industrial, que visa evitar que peças de qualidade inferior sejam utilizadas no produto final. A partir de uma abordagem bayesiana do ESS, depara-se com uma verossimilhança (e, consequentemente, uma posteriori) intratável para o vetor de parâmetros de interesse. Utiliza-se, então, o ABC para obtenção de uma amostra da posteriori e calcula-se o tempo ótimo de duração de um futuro procedimento de estresse a partir da simulação feita. É também proposta uma generalização do problema de ESS para a situação em que existem k tipos de peças no processo de produção. Quantifica-se o problema e, novamente, aplica-se um algoritmo ABC para a obtenção de uma simulação da posteriori, bem como calcula-se o tempo ótimo de duração de um futuro teste de estresse. / In Bayesian inference problems, it is common to obtain a posterior distribution for the parameter of interest, theta, which is analytically or computationally intractable. Since the priori is chosen by the researcher, this situation arises from the intractability of the likelihood function. Through ABC algorithms it is possible to simulate a sample from the posterior distribution, without the analytical use of the likelihood function. In this work ABC is applied in the context of Environmental Stress Screening - ESS. ESS is a stress procedure, in an industrial production process, which aims to avoid low quality parts to be used in the final product. Under a Bayesian approach to ESS, an intractable likelihood (consequently, a posterior) is obtained for the paramater of interest. ABC is used to simulate a sample from the posterior and the optimal duration for a next stress procedure is calculated afterwards. A generalization of the ESS is also proposed considering that there are k types of parts in the production process. Again, ABC is used to simulate a sample from the posterior, and it is calculated the optimal duration for a next stress procedure.

Bayesian inference is commonly used to quantify and reduce modeling uncertainties in coastal ocean models by computing the posterior probability distribution function (pdf) of some uncertain quantities to be estimated conditioned on available observations. The posterior can be computed either directly, using a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach, or by sequentially processing the data following a data assimilation (DA) approach. The advantage of data assimilation schemes over MCMC-type methods arises from the ability to algorithmically accommodate a large number of uncertain quantities without a significant increase in the computational requirements. However, only approximate estimates are generally obtained by this approach often due to restricted Gaussian prior and noise assumptions. This thesis aims to develop, implement and test novel efficient Bayesian inference techniques to quantify and reduce modeling and parameter uncertainties of coastal ocean models. Both state and parameter estimations will be addressed within the framework of a state of-the-art coastal ocean model, the Advanced Circulation (ADCIRC) model. The first part of the thesis proposes efficient Bayesian inference techniques for uncertainty quantification (UQ) and state-parameters estimation. Based on a realistic framework of observation system simulation experiments (OSSEs), an ensemble Kalman filter (EnKF) is first evaluated against a Polynomial Chaos (PC)-surrogate MCMC method under identical scenarios. After demonstrating the relevance of the EnKF for parameters estimation, an iterative EnKF is introduced and validated for the estimation of a spatially varying Manning’s n coefficients field. Karhunen-Lo`eve (KL) expansion is also tested for dimensionality reduction and conditioning of the parameter search space. To further enhance the performance of PC-MCMC for estimating spatially varying parameters, a coordinate transformation of a Gaussian process with parameterized prior covariance function is next incorporated into the Bayesian inference framework to account for the uncertainty in covariance model hyperparameters. The second part of the thesis focuses on the use of UQ and DA on adaptive mesh models. We developed new approaches combining EnKF and multiresolution analysis, and demonstrated significant reduction in the cost of data assimilation compared to the traditional EnKF implemented on a non-adaptive mesh.

Esta dissertação flexibiliza a suposição de normalidade, dispondo de distribuições assimétricas em modelos de crescimento. Propõe uma abordagem bayesiana para ajuste de modelos não lineares quando a suposição de normalidade para os erros não é razoável e/ou apresentam heteroscedasticidade. Assim, adota-se as distribuições skew-normal e skew-t para as situações em que é necessário modelar dados com caudas mais pesadas ou mais leves que a normal e assimétricos; sendo que é considerado também a presença de heteroscedasticidade. Diferentes funções são utilizadas na estrutura multiplicativa para modelar a variância. Com esse objetivo, métodos de inferência na abordagem bayesiana são desenvolvidos para estimar os parâmetros dos modelos de regressão não linear com os erros seguindo as distribuições citadas anteriormente. A metodologia visa aplicação à curvas de crescimento para dados de árvores / This paper relaxes the assumption of normality, featuring asymmetric distributions in growth models. Proposes a Bayesian approach to fit nonlinear models when the assumption of normality for the errors is not reasonable and/or exhibit heteroscedasticity. Thus, we adopt the skew-normal and skew-t distributions for situations where it is necessary to model data with tails heavier or lighter than normal and asymmetric, which is considered also the presence of heteroscedasticity. Different functions are used to model the multiplicative structure of variance. With this objective, methods of inference in the Bayesian approach are developed to estimate the parameters of nonlinear regression models with errors following the distributions listed above. The methodology is intended to apply to the growth curves for trees data sets