Neste trabalho apresentamos uma análise Bayesiana para modelos de sobrevivência e de contagem com pontos de mudança, assumindo diferentes densidades a priori e métodos computacionais para obter as inferências a posteriori de interesse. Em particular, destacamos o método de Laplace e métodos de simulação de Monte Cano em cadeias de Markov. Além disso introduzimos um critério de seleção de modelos Bayesiano. Ilustramos a metodologia proposta em alguns exemplos numéricos. / In this work we present a Bayesian analysis for survival and counting models with change-points, assuming different prior densities and computational methods to obtain the posterior summaries of interest. In special, we consider Laplace\'s method and Monte Cano Markov chain methods. We also introduce some Bayesian criteria to discriminate the proposed models. We illustrate the proposed methodology with some numerical examples.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-16032018-145035 |
| Date | 24 July 1998 |
| Creators | Loibel, Selene Maria Coelho |
| 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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