Definimos, a partir de uma partição de um intervalo limitado da reta real formada por subintervalos, uma distribuição a priori sobre uma classe de densidades em relação à medida de Lebesgue construindo uma densidade aleatória cujas realizações são funções simples não negativas que assumem um valor constante em cada subintervalo da partição e possuem integral unitária. Utilizamos tais densidades aleatórias simples na análise bayesiana de um conjunto de observáveis absolutamente contínuos e provamos que a distribuição a priori é fechada sob amostragem. Exploramos as distribuições a priori e a posteriori via simulações estocásticas e obtemos soluções bayesianas para o problema de estimação de densidade. Os resultados das simulações exibem o comportamento assintótico da distribuição a posteriori quando crescemos o tamanho das amostras dos dados analisados. Quando a partição não é conhecida a priori, propomos um critério de escolha a partir da informação contida na amostra. Apesar de a esperança de uma densidade aleatória simples ser sempre uma densidade descontínua, obtemos estimativas suaves resolvendo um problema de decisão em que os estados da natureza são realizações da densidade aleatória simples e as ações são densidades suaves de uma classe adequada. / We define, from a known partition in subintervals of a bounded interval of the real line, a prior distribution over a class of densities with respect to Lebesgue measure constructing a random density whose realizations are nonnegative simple functions that integrate to one and have a constant value on each subinterval of the partition. These simple random densities are used in the Bayesian analysis of a set of absolutely continuous observables and the prior distribution is proved to be closed under sampling. We explore the prior and posterior distributions through stochastic simulations and find Bayesian solutions to the problem of density estimation. Simulations results show the asymptotic behavior of the posterior distribution as we increase the size of the analyzed data samples. When the partition is unknown, we propose a choice criterion based on the information contained in the sample. In spite of the fact that the expectation of a simple random density is always a discontinuous density, we get smooth estimates solving a decision problem where the states of nature are realizations of the simple random density and the actions are smooth densities of a suitable class.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2007-08-20Bitstream added on 2014-06-13T19:12:59Z : No. of bitstreams: 1 ramosmolina_lmr_me_jabo.pdf: 323166 bytes, checksum: e3a256fd4fa2325448c3e964e5aa494e (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Análise da interação genótipo x ambiente no melhoramento de plantas tem evoluído bastante na última década pela introdução de novos métodos de análise, melhorando a eficiência na seleção de genótipos testados em diferentes condições ambientais. Neste trabalho foram estudados alguns métodos estatísticos de análise da interação genótipo x ambiente, utilizando dados de oito genótipos de arroz avaliados em diferentes ambientes da Colômbia. Foram feitas a identificação dos genótipos de arroz com adaptabilidade e estabilidade ampla ou especifica nas regiões estudadas. Os métodos utilizados e estudados foram SREG (CORNELIUS, et al, 1996), ANNICCHIARICO (1992), EBERHART & RUSSELL (1966), Shukla e análise pelo método Bayesiano que foi feita segundo a metodologia desenvolvida por COTESTORRES (2004). / Analysis of genotype x environment interaction in the improvement of plants has improved sufficiently in the last decade for the introductions of the new methods of analysis, having improved the efficiency in the selection of genotypes tested in different environment conditions. In this research some statistical analysis of genotype x environment interactions methods had been studied, evaluated eight genotypes of rices in different environments from Colombiam. Were made the identifications of genotypes with adaptability and stability in the studied regions. The methods used were SREG (CORNELIUS, et al, 1996), ANNICCHIARICO (1992), EBERHART & Russell (1966), Shukla and Bayesiano Method according to COTES-TORRES (2004).

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissPGCB.pdf: 1168050 bytes, checksum: 6dc9351b4fed81fa76650df3ca9d8772 (MD5) Previous issue date: 2005-09-16 / This work presents a classical and a Bayesian approaches to two sigmoidal grownth curves, the Gompertz and the Richards models. We consider the homoscedastic assumption and a multiplicative heteroscedastic structure. For the classical approach we use the maximum likelihood method and for bayesian approach we consider non-informative priors. The posterioris summaries were obtained by the use of the Metropolis-Hastings algorithm. The illustration of both approaches is made using a simulated and a real data set. / Esta dissertação apresenta as abordagens Clássica e Bayesiana para os modelos de crescimento sigmoidais de Gompertz e de Richards. São consideradas as suposições de homoscedasticidade e heteroscedasticidade multiplicativa dos erros. Para a análise Clássica foi utilizado o método de máxima verossimilhança onde a obtenção das estimativas dos parâmetros ocorreu através de métodos iterativos. Para a análise bayesiana, foram consideradas prioris não informativas de Jeffreys e para a obtenção dos resumos a posteriori utilizamos o algoritmo de Metropolis-Hastings. Ambos os métodos foram ilustrados através de dados simulados e reais.

Resumo: Análise da interação genótipo x ambiente no melhoramento de plantas tem evoluído bastante na última década pela introdução de novos métodos de análise, melhorando a eficiência na seleção de genótipos testados em diferentes condições ambientais. Neste trabalho foram estudados alguns métodos estatísticos de análise da interação genótipo x ambiente, utilizando dados de oito genótipos de arroz avaliados em diferentes ambientes da Colômbia. Foram feitas a identificação dos genótipos de arroz com adaptabilidade e estabilidade ampla ou especifica nas regiões estudadas. Os métodos utilizados e estudados foram SREG (CORNELIUS, et al, 1996), ANNICCHIARICO (1992), EBERHART & RUSSELL (1966), Shukla e análise pelo método Bayesiano que foi feita segundo a metodologia desenvolvida por COTESTORRES (2004). / Abstract: Analysis of genotype x environment interaction in the improvement of plants has improved sufficiently in the last decade for the introductions of the new methods of analysis, having improved the efficiency in the selection of genotypes tested in different environment conditions. In this research some statistical analysis of genotype x environment interactions methods had been studied, evaluated eight genotypes of rices in different environments from Colombiam. Were made the identifications of genotypes with adaptability and stability in the studied regions. The methods used were SREG (CORNELIUS, et al, 1996), ANNICCHIARICO (1992), EBERHART & Russell (1966), Shukla and Bayesiano Method according to COTES-TORRES (2004). / Orientador: Adhemar Sanches / Coorientador: Alberto Cargnelutti Filho / Coorientador: Jose Miguel Cotes Torres / Banca: Rinaldo César de Paula / Banca: Sandra Helena Unêda Trevisoli / Mestre

Ingeniero Civil Eléctrico / La última década de investigación planetaria extrasolar ha permitido determinar de manera concluyente la existencia de planetas fuera de nuestro propio sistema planetario. Más aún, se posee evidencia de que estos son de variadas formas y que el sistema solar no es único en su especie. A la fecha, la técnica más exitosa para la detección de exoplanetas ha sido la de velocidades radiales, midiendo el efecto Doppler inducido por la fuerza gravitacional de un planeta orbitando alrededor de una estrella. Utilizando esta metodología los investigadores han sido capaces de inferir la presencia de exoplanetas orbitantes, confirmando además la inmensa mayoría de los que se conocen actualmente; generando resultados concluyentes a un ritmo acelerado. En el presente Trabajo de Título se ha propuesto la utilización de técnicas de inferencia Bayesiana para la detección de exoplanetas, a partir de datos de velocidad radial simulados. Se ha planteado además estudiar las limitantes intrínsecas asociadas al instrumento de observación, modelando su rango de error y obteniendo una medida del intervalo en donde es posible lograr la detección. Finalmente, a partir de la información obtenida y la utilizando técnicas de filtrado secuencial se consigue una estimación de la masa del planeta extrasolar. Dadas las simplificaciones consideradas durante la realización de este estudio se considera que los resultados obtenidos implican un avance inicial en la solución de un problema que posee una envergadura muy amplia, pero resultan significativos a la hora de abordarlo en mayor profundidad. Se logró de manera satisfactoria la simulación de los datos necesarios para el trabajo y la implementación de la metodología de detección de exoplanetas, junto con la obtención de la curva que define las limitantes del mismo proceso. Luego, haciendo uso de los Métodos Secuenciales de Monte Carlo fue posible estimar de manera certera la masa del planeta bajo los distintos parámetros orbitales, analizando también los casos límites de importancia.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / El presente trabajo de investigación estudia el efecto de canibalización, tanto en la incidencia de compra como en el monto de compra, al incorporar una nueva tienda de la misma cadena Falabella, en donde el foco principal está en analizar la variación en el comportamiento de compra de los clientes actuales de Falabella. Para cuantificar la canibalización se obtiene una caraterización de la decisión de compra de los clientes, en donde luego se realiza un comparativo entre las participaciones de mercado de las tiendas considerando los periodos Antes y Después de la nueva apertura. Para la obtención de los valores relacionados a la incidencia de compra y la variación del monto de compra, se realizan modelos Mixed Logit y Regresión Lineal respectivamente, en donde para el primer modelo se obtienen parámetros específicos para cada cliente. A su vez, en ambos modelos se utiliza un enfoque bayesiano, en donde se aborda la incertidumbre con una distribución de probabilidad sobre los parámetros de la función de utilidad. Debido a la dificultad de resolver integrales múltiples en el enfoque bayesiano, los modelos son ejecutados por los métodos de muestreo Markov Chain Monte Carlo (MCMC) y Gibbs respectivamente, en donde no se maximiza ninguna función. Por otro lado, los datos que se utilizan para ejecutar los modelos son transaccionales, es decir se usa información específica de cada cliente e información de la tienda que sea percibida por el cliente en su experiencia de compra. Los resultados obtenidos demuestran que el efecto de canibalización no supera el 4%, obteniendo 3.8% Plaza Norte, 0.8% Plaza Puente, 1.0% La Dehesa, 0% Manquehue, 1.4% Estación Central, siendo la distancia del cliente hacia la tienda y el formato de la misma las variables que tienen mayor influencia en esta decisión. Con respecto al monto de compra, el inaugurar una nueva tienda incrementa el monto promedio de los clientes, incrementándose la recaudación total de la cadena.

Orientador: Roberto Carvalheiro / Banca: Ricardo Vieira Ventura / Banca: Danísio Prado Munari / Abstract: The complexity of the traits that can present different genetic structures, such as polygenic or affected by genes of major effect, in addition to different heritabilities, among other factors, make the detection of QTLs challenging. Several methods have been employed with the purpose of performing genome wide association studies (GWAS), aiming the mapping of QTL. The single-step weighted GBLUP (wssGBLUP) method, for example, is an alternative to GWAS, which allows the simultaneous use of genotypic, pedigree and phenotypic information, even from non-genotyped animals. Bayesian methods are also used to perform GWAS, starting from the basic premise that the observed variance can vary at each locus with a specific priori distribution. The objective of the present study was to evaluate, through simulation, which methods, among the evaluated ones, more assist in the identification of QTLs for polygenic and major gene affected traits, presenting different heritabilities. We used the following methods: wssGBLUP, with or without additional phenotypic information from non-genotyped animals and two different weights for markers, where w1 represented the same weight (w1=1) and w2 the weight calculated according to the previous iteration process (w1); Bayes C, assuming two values for π (π = 0.99 and π = 0.999), where π is the proportion of SNPs not included in the model, and Bayesian LASSO. The results showed that for polygenic scenarios the detection power is lower and the additional us... (Complete abstract click electronic access below) / Resumo: A complexidade das características que podem apresentar diferentes estruturas de ação gênica como, por exemplo, poligênicas ou afetadas por genes de efeito maior, aliado a diferentes herdabilidades, entre outros fatores, tornam a detecção de QTLs desafiadora. Diversos métodos têm sido empregados com o intuito de realizar estudos de associação ampla do genoma (GWAS), objetivando o mapeamento de QTL. A metodologia weighted single-step GBLUP (wssGBLUP), por exemplo, é uma alternativa para a realização de GWAS, que permite o uso simultâneo de informações genotípicas, de pedigree e fenotípicas, mesmo de animais não genotipados. Métodos Bayesianos também são utilizados para a realização de GWAS, partindo da premissa básica de que a variância observada pode variar em cada locus em uma distribuição a priori específica. O objetivo do presente estudo foi avaliar, por meio de simulações, quais métodos, dentre os avaliados, mais auxiliaria na identificação de QTLs para características poligênicas e afetadas por genes de efeito maior, apresentando diferentes herdabilidades. Utilizamos os métodos: wssGBLUP, com a inclusão ou não de informação adicional fenotípica de animais não genotipados e dois distintos ponderadores para os marcadores, onde w1 representou a mesma ponderação (w1=1) e w2 a ponderação calculada de acordo com o processo de iteração anterior (w1) ; Bayes C, assumindo dois valores para π (π=0.99 and π=0.999), onde π é a proporção de SNPs não incluída no modelo, além do LASSO ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Mestre

Orientador: Antonio Orlando Di Mauro / Resumo: A utilização da abordagem Bayesiana pode permitir maior eficiência na aplicação de modelos complexos no melhoramento de plantas, tendo em vista a disponibilidade da computação com alto poder de processamento de dados. Objetivou-se neste estudo a obtenção de valores genéticos pela abordagem Bayesiana, comparando com a inferência frequentista (modelos mistos, lsmeans e médias aritméticas simples), em experimentos multiambientes na cultura da soja. Foram avaliadas 51 linhagens de soja e mais 4 testemunhas no delineamento em blocos casualizados em 6 ambientes com 3 repetições para a característica produtividade de grãos da soja kg.ha-1. Os parâmetros de interesse foram obtidos com o método de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC) na obtenção de amostras da distribuição a posteriori conjunta. Como informação a priori foram utilizadas as distribuições half-normal a partir dos valores da variância de 18 genótipos de experimentos anteriores e relacionados, bem como a distribuição uniforme. Os valores genotípicos pela abordagem Bayesiana diferiram das médias com a inferência frequentista (modelos mistos, lsmeans e médias aritméticas simples), em experimentos multiambientes na cultura da soja, para os genótipos com alta e baixa produção de grãos. Para os demais casos os quatro métodos testados foram equivalentes. A abordagem Bayesiana com informações a priori derivadas de experimentos anteriores com soja pode ser utilizada nas análises no melhoramento genético dessa cultura. O métod... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The Bayesian approach can allow higher efficiency in solving complex models in plant breeding especially with the availability of computing with high-powered data processing. This study aimed to obtain genetic values using Bayesian approach and to compare with frequentist inference (mixed models, lsmeans and simple arithmetic mean) to multienvironment trials in soybean. We evaluated 51 soybean lines and 4 more checks in a randomized complete block design in 6 environments with 3 replications to soybean grain yield kg.ha-1. The parameters of interest were obtained with the method of Monte Carlo Markov chains (MCMC) to obtain samples of the joint posterior distribution. As a priori information the half-normal distribution was used from the values of the variance of 18 genotypes from previous and related experiments as well as the uniform distribution. The genotypic values via Bayesian approach differed from the average with frequentist inference in multienvironment trials in soybean, for genotypes with high and low grain yield. In the other cases the four tested methods were equivalents. The Bayesian approach with priori information derived from previous experiments of soybean can be used in genetic breeding of this crop. The method of mixed models (REML/BLUP) showed slightly different values of means and genetic parameters of the Bayesian method to average heritability (h2mg), accuracy of genotypes selection (Acgen), coefficient of genetic variation (CVgi%) and coefficien... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Os três artigos desta tese focam no mercado de trabalho. O primeiro artigo calculou a probabilidade com que um trabalhador deixa o emprego e a probabilidade com que um desempregado encontra trabalho no Brasil. A metodologia utilizada foi a desenvolvida por Shimer (2012). O objetivo foi determinar qual destes dois fatores seria o mais importante para explicar as flutuações da taxa de desemprego no Brasil. Os resultados mostraram que é a dinâmica da probabilidade com que um desempregado encontra emprego que explica o comportamento da taxa de desemprego. Este resultado é distinto daquele encontrado normalmente na literatura. No segundo artigo, log-linearizamos e estimados o modelo de Christiano, Eichenbaum e Trabandt (2013) para o Brasil. Este modelo difere dos modelos novos keynesianos tradicionais ao colocar uma estrutura de searching (busca) para o mercado de trabalho. A ideia foi comparar este modelo com o modelo de rigidez de preços e salários tradicional e analisar se esta estrutura para o mercado de trabalho é capaz de fazer o papel das rigidezes tradicionais, no que se refere a propagação dos choques na economia. As funções impulso resposta a um choque contracionista de política monetária mostraram que o modelo explicou o comportamento esperado para variáveis como PIB, inflação e taxa de desemprego. Ainda, a estimação do modelo mostrou, no geral, que os preços no Brasil são reajustados com uma frequência menor do que a frequência indicada pelos modelos novos keynesianos com rigidez de preços e salários. Por sua vez, ao desligar a rigidez da utilização do capital e a do working capital channel, este modelo mais completo, maior e mais detalhado para mercado de trabalho pareceu não ser capaz de dar conta do movimento inercial e persistente observado para as variáveis macroeconômicas como PIB e inflação. Por fim, no terceiro artigo, estimamos novamente o modelo Christiano, Eichenbaum e Trabandt (2013), mas agora para os Estados Unidos. Entretanto, adotamos uma estratégia de estimação diferente: optamos por primeiro log-linearizar o modelo para depois fazer a estimação, para dois períodos: até 2008, assim como no artigo original, e até 2014. O objetivo principal foi comparar os resultados da nossa estimativa com os resultados de Christiano, Eichenbaum e Trabandt (2013). Para o conjunto de dados até 2008, os resultados indicam que os valores estimados estão em linha com os encontrados na literatura e, no geral, não estão muito distantes das estimações do artigo original. Mas, os parâmetros estimados apontaram para um modelo com um pouco mais de rigidez de preços, uma maior persistência de consumo e com uma regra de política monetária um pouco menos inercial em relação à do artigo original. Entretanto, esta regra mostrou uma reação muito maior à inflação do que ao produto, assim como em Christiano, Eichenbaum e Trabandt (2013). Considerando a amostra toda, isto é, até o final de 2014, observamos que o modelo estimado continuou a ter uma maior rigidez de preço em relação ao modelo original e uma regra de política monetária menos inercial. Além disso, os dados mais recentes afetaram de modo mais expressivo os valores estimados para variáveis do mercado de trabalho. Por sua vez, as funções impulso resposta refletiram esta menor inércia da política monetária e, no geral, apresentaram as trajetórias esperadas. / The three articles of this thesis focus on the labor market. The first article calculated the probability of a worker leaving his job and the probability of an unemployed person finding a job in Brazil, using the methodology developed by Shimer (2012). The aim was to determine which of these factors was the most important to explain the unemployment rate fluctuations. The results showed that the probability of an unemployed worker finding a job is more important to explain the dynamic of the unemployment rate. Commonly, the literature has found an opposite result in Brazil. In the second article, we log linearized and estimated the model built by Christiano, Eichenbaum and Evans (2013) for Brazil. This model is different from the traditional New Keynesian models because it has a structure of searching in the labor market. The idea was to compare this model with the traditional one with sticky wage and sticky prices. Moreover, the idea was to analyze if this model with searching structure in the labor market was able to substitute some traditional rigidity when the concern is the propagation of shocks. The impulse response functions to a contractionist monetary policy shock showed that this model explains the dynamic that is normally found in GDP, inflation and unemployment rate. Furthermore, the estimation showed that, in general, the prices are readjusted less frequently than the frequency estimated by New Keynesian models with sticky wage and sticky prices. Besides, when the rigidities (capital utilization and working capital channel) are eliminated, this model did not properly explain the inertial and persistence dynamic of the macroeconomics variables, such as GDP and inflation. Finally, in the last article, we estimated the Christiano, Eichenbaum and Trabandt (2013) model for the United States, but we adopted a different estimation strategy. We log linearized the model and estimated it with Bayesian methods. Moreover, we estimated for two different periods. The aim was to compare our results with the original model. When the model was estimated with data up to 2008, the results showed that the estimations were in line with the values found in the literature and, in general, they were not too far from the values estimated in the original article. However, the parameters estimated showed a model in which the prices are more rigid, the consumption habit is higher and the monetary rule is less inertial than observed in the original model. However, the monetary authority reacted much more to inflation than GDP, as it happened in the original article. When we considered the data until 2014, we observed that the estimated model remained with more sticky prices and a more inertial monetary rule. Moreover, we noted that this more recent data affected more expressively the estimated values of the labor market. The analysis of impulse response function showed this less inertial dynamic of the monetary rule and, overall, they followed the expected dynamics

O uso de fronteira de produ¸c˜ ao estoc´ astica com m´ ultiplos produtos tem despertado um interesse especial em ´areas da economia que defrontam-se com o problema de quantificar a eficiˆencia t´ecnica de firmas. Na estat´ýstica cl´ assica, quando se defronta com firmas que possuem v´arios produtos, as fun¸c˜ oes custo ou demanda s˜ ao mais utilizadas para calcular essa eficiˆencia, mas isso requer uma quantidade maior de informa¸c˜ oes sobre os dados, al´em das quantidades de insumos e produtos, tamb´em s˜ ao necess´ arios seus pre¸cos e custos. Quando existem apenas informa¸c˜ oes sobre os insumos (x) e os produtos (y) h´a a necessidade de se trabalhar com a fun¸c˜ ao de produ¸c˜ ao e a inexistˆencia de estat´ýsticas suficientes para alguns parˆ ametros tornam a an´alise d´ýficil. A abordagem Bayesiana pode se tornar uma ferramenta muito ´ util para esse caso, pois ´e poss´ývel obter uma amostra da distribui¸ c˜ ao de probabilidade dos parˆ ametros do modelo, possibilitando a obten¸c˜ ao de resumos de interesse. Para obter as amostras dessas distribui¸ c˜ oes m´etodos Monte Carlo com cadeias de Markov, tais como, amostrador de Gibbs, Metropolis-Hastings e "Slice sampling" s˜ ao utilizados. / The use of stochastic production frontier with multiple-outputs has been waking up a special interest in areas of the economy that are confronted with the problem of quantifying the technical efficiency of firms. In the classic statistics, when it is confronted with firms that possess several outputs, cost or profit functions are more used to calculate that efficiency, but that requests an amount larger of information about data set, besides the amounts of inputs and outputs, are also necessary your prices and costs. When just exist information on inputs (x) and outputs (y) there is need to work with the production function and the lack of enough statistics for some parameters turn the difficult analysis. Bayesian approach can become a useful tool for that case, because is possible to obtain a sample of the distribution of probability of the parameters of the model, making possible the obtaining of summaries of interest. To obtain samples of those distributions methods Markov chains Monte Carlo, that is, Gibbs sampling, Metropolis-Hastings and Slice sampling are used.