Uma abordagem clássica e bayesiana para os modelos de Gompertz e de Richards heteroscedásticos.

Description

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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.

Links & Downloads

1. BUZOLIN, Prescila Glaucia Christianini. Uma abordagem clássica e bayesiana para os modelos de Gompertz e de Richards heteroscedásticos.. 2005. 128 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2005.
2. https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4591

Tags

Inferência bayesiana

Heteroscedasticidade

Modelos de crescimento sigmoidais

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/4591
Date	16 September 2005
Creators	Buzolin, Prescila Glaucia Christianini
Contributors	Diniz, Carlos Alberto Ribeiro
Publisher	Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística, UFSCar, BR
Source Sets	IBICT Brazilian ETDs
Language	Portuguese
Detected Language	Portuguese
Type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format	application/pdf
Source	reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR
Rights	info:eu-repo/semantics/openAccess