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

By Prescila Glaucia Christianini Buzolin

Abstract

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.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

Topics: PROBABILIDADE E ESTATISTICA, Teoria bayesiana de decisão estatística, Inferência bayesiana, Heteroscedasticidade, Modelos de crescimento sigmoidais, PROBABILIDADE E ESTATISTICA
Publisher: Universidade Federal de São Carlos
Year: 2005
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.BDTD_UFSCAR:oai:ufscar.br:849
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