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Tamanho amostral para estimar a concentração de organismos em água de lastro: uma abordagem bayesiana / Sample size for estimating the organism concentration in ballast water: a Bayesian approach

Metodologias para obtenção do tamanho amostral para estimar a concentração de organismos em água de lastro e verificar normas internacionais são desenvolvidas sob uma abordagem bayesiana. Consideramos os critérios da cobertura média, do tamanho médio e da minimização do custo total sob os modelos Poisson com distribuição a priori gama e binomial negativo com distribuição a priori Pearson Tipo VI. Além disso, consideramos um processo Dirichlet como distribuição a priori no modelo Poisson com o propósito de obter maior flexibilidade e robustez. Para fins de aplicação, implementamos rotinas computacionais usando a linguagem R. / Sample size methodologies for estimating the organism concentration in ballast water and for verifying international standards are developed under a Bayesian approach. We consider the criteria of average coverage, of average length and of total cost minimization under the Poisson model with a gamma prior distribution and the negative binomial model with a Pearson type VI prior distribution. Furthermore, we consider a Dirichlet process as a prior distribution in the Poisson model with the purpose to gain more flexibility and robustness. For practical applications, we implemented computational routines using the R language.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-05072018-164225
Date05 June 2017
CreatorsEliardo Guimarães da Costa
ContributorsJulio da Motta Singer, Carlos Daniel Mimoso Paulino, Jorge Alberto Achcar, Mário de Castro Andrade Filho, Carlos Daniel Mimoso Paulino, Rafael Bassi Stern
PublisherUniversidade de São Paulo, Estatística, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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