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Previous issue date: 2005-03-03 / Universidade Federal de Sao Carlos / Compositional data are given by vectors of positive numbers with sum equals to one.
These kinds of data are common in many applications, as in geology, biology, economy
among many others. In this paper, we introduce a Bayesian analysis for compositional
data considering additive log-ratio (ALR) and Box-Cox transformations assuming a mul-
tivariate normal distribution for correlated errors. These results generalize some existing
Bayesian approaches assuming uncorrelated errors. We also consider the use of expo-
nential power distributions for uncorrelated errors considering additive log-ratio (ALR)
transformation. We illustrate the proposed methodology considering a real data set. / Dados Composicionais são dados por vetores com elementos positivos cuja soma é um.
Exemplos típicos de dados desta natureza são encontrados nas mais diversas áreas; como
em geologia, biologia, economia entre outras. Neste trabalho, introduzimos uma análise
Bayesiana para dados composicionais considerando as transformações razão log-aditiva e
Box-Cox, assumindo a distribuição normal multivariada para erros correlacionados. Estes
resultados generalizam uma abordagem bayesiana assumindo erros não correlacionados.
Também consideramos o uso da distribuição potência exponencial para erros não correla-
cionados, assumindo a transformação razão log-aditiva. Nós ilustramos a metodologia
proposta considerando um conjunto de dados reais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/4505 |
| Date | 03 March 2005 |
| Creators | Obage, Simone Cristina |
| Contributors | Achcar, Jorge Alberto |
| 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 |
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