Neste trabalho, desenvolvemos uma análise para modelos de componentes de variância. Assumindo diferentes densidades a priori para os parâmetros do modelo de componentes de variância com 2 ou 3 componentes de variância, exploramos o uso de métodos de aproximação de Laplace para obter as quantidades a posteriori de interesse. Também estudamos a importância de uma boa parametrização para a obtenção de resultados precisos. Além disso, também consideramos distribuições não-normais para os efeitos aleatórios e desenvolvemos um estudo comparativo considerando diferentes conjuntos de dados. / In this work, we develop a Bayesian analysis for variance component models. Assuming different prior densities for the parameters of the model with 2 or 3 variance components, we explore the use of Laplace approximation methods to find the posterior summaries of interest. We also study the importance of a good parametrization to get accurate results. We also consider non-normal distribution for the randon effects and we develop a comparative study considering different data sets.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-11042018-142242 |
| Date | 31 August 1995 |
| Creators | Pegorin, Maria Jose |
| Contributors | Achcar, Jorge Alberto |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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