O uso da estatística Bayesiana no melhoramento genético animal: uma breve explicação

This paper describes the study of Bayesian techniques in animal breeding, in order to discuss and clarify this approach compared to the frequentist statistical. It will be presented two algorithms for stochastic integration by Monte Carlo simulation of Markov Chains (MCMC): the Gibbs sampler and Metropolis-Hastings. It is considered the application of these techniques mentioned as an alternative to animal breeding programs in the estimation of genetic parameters in order to solve problems related to more complex models and the expression of traits of economic interest that do not have normal distribution. The proposed approaches are explained and discussed in developing of this paper.Este trabalho aborda o estudo de técnicas bayesianas no melhoramento genético animal, no intuito de discutir e elucidar esta referida abordagem frente a estatística “frequentista”. Apresentam-se dois algoritmos de integração estocástica por meio da simulação de Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC): o Amostrador de Gibbs e o Metropolis-Hastings. Considera-se a aplicação das mencionadas técnicas como uma alternativa aos programas de melhoramento animal, na estimação de parâmetros genéticos em ordem de solucionar problemas relacionados aos modelos mais complexos e a expressão de características de interesse econômico que não tenham distribuição normal. As abordagens propostas são explicadas e discutidas no desenvolvimento do trabalho

Análise Bayesiana do modelo auto-regressivo para dados em painel: aplicação na avaliação genética de bovinos de corte

A previsão dos valores genéticos de animais em tempos futuros constitui importante inovação tecnológica para a área de Zootecnia, uma vez que possibilita planejar com antecedência o descarte ou a manutenção de animais no rebanho. No presente estudo considerou-se uma análise Bayesiana de modelos auto-regressivos de ordem p, AR(p), para dados em painel, de forma a utilizar a função de verossimilhança exata, a análise de comparação de distribuições a priori e a obtenção de distribuições preditivas de dados futuros. A metodologia utilizada foi testada mediante um estudo de simulação usando a priori hierárquica Normal multivariada-Gama inversa (modelo 1), a priori independente t-Student Gama inversa (modelo 2) e a priori de Jeffreys (modelo 3). As comparações entre os modelos, realizadas por meio do Pseudo-Fator de Bayes, indicaram uma superioridade do modelo 2 em relação aos demais. Realizou-se uma aplicação em resultados reais referentes as DEP de touros da raça Nelore, sendo que, em média, a eficiência de previsão dos valores de DEP para um ano futuro foi próxima de 80%. Constatou-se considerável vantagem da metodologia proposta em relação a metodologia frequentista usual, uma vez que a implitude dos intervalos de credibilidade de 95% foram muito menores que aquelas apresentadas pelos intervalos de confiança assintóticos.The animal breeding values forecasting at futures times is a relevant technological innovation in the field of Animal Science, since its enables a previous indication of animals that will be either kept by the producer for breeding purposes or discarded. This study discusses an MCMC Bayesian methodology applied to panel data in a time series context. We consider Bayesian analysis of an autoregressive, AR(p), panel data model of order p, using an exact likelihood function, comparative analysis of prior distributions and predictive distributions of future observations. The methodology was tested by a simulation study using three priors: hierarchical Multivariate Normal-Inverse Gamma (model 1), independent Multivariate Student's t Inverse Gamma (model 2) and Jeffrey's (model 3). Comparisons by Pseudo-Bayes Factor favored model 2. The proposed methodology was applied to longitudinal data relative to Expected Progeny Difference (EPD) of beef cattle sires. The forecast efficiency was around 80%. Regarding the mean width of the EPD interval estimation (95%) in a future time, a great advantage was observed for the proposed Bayesian methodology over usual asymptotic frequentist method

A novel case of human visceral leishmaniasis from the urban area of the city of Rio de Janeiro: autochthonous or imported from Spain ?

Submitted by Janaína Nascimento ([email protected]) on 2019-02-07T11:55:47Z No. of bitstreams: 1 ve_Silva_Guilherme_etal_INI_2017.pdf: 476774 bytes, checksum: 117ce9df08684188394f5ff125a0909f (MD5)Approved for entry into archive by Janaína Nascimento ([email protected]) on 2019-02-08T10:52:32Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ve_Silva_Guilherme_etal_INI_2017.pdf: 476774 bytes, checksum: 117ce9df08684188394f5ff125a0909f (MD5)Made available in DSpace on 2019-02-08T10:52:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ve_Silva_Guilherme_etal_INI_2017.pdf: 476774 bytes, checksum: 117ce9df08684188394f5ff125a0909f (MD5) Previous issue date: 2017Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro. Centro de Ciências Biológicas e da Saúde. Hospital Universitário Gaffrée e Guinle, 10ª Enfermaria. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro. Centro de Ciências Biológicas e da Saúde. Hospital Universitário Gaffrée e Guinle, 10ª Enfermaria. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro. Centro de Ciências Biológicas e da Saúde. Hospital Universitário Gaffrée e Guinle, 10ª Enfermaria. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro. Centro de Ciências Biológicas e da Saúde. Hospital Universitário Gaffrée e Guinle, 10ª Enfermaria. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro. Centro de Ciências Biológicas e da Saúde. Hospital Universitário Gaffrée e Guinle, 10ª Enfermaria. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro. Centro de Ciências Biológicas e da Saúde. Hospital Universitário Gaffrée e Guinle, 10ª Enfermaria. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro. Centro de Ciências Biológicas e da Saúde. Hospital Universitário Gaffrée e Guinle, 10ª Enfermaria. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro. Centro de Ciências Biológicas e da Saúde. Hospital Universitário Gaffrée e Guinle, 10ª Enfermaria. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro. Centro de Ciências Biológicas e da Saúde. Hospital Universitário Gaffrée e Guinle, 10ª Enfermaria. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro. Centro de Ciências Biológicas e da Saúde. Hospital Universitário Gaffrée e Guinle. Serviço de Anatomia Patológica. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica e Vigilância em Leishmanioses. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica e Vigilância em Leishmanioses. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica e Vigilância em Leishmanioses. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica e Vigilância em Leishmanioses. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica e Vigilância em Leishmanioses. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisa Clínica e Vigilância em Leishmanioses. Rio de Janeiro, RJ, Brasil

Bayesian analysis of robust linear mixed models via Gibbs sampling

Os modelos lineares de efeitos mistos têm sido amplamente utilizados na análise de dados onde as respostas estão agrupadas e a suposição de independência entre observações num mesmo grupo não é adequada. Na maioria das aplicações destes modelos é assumida distribuição normal tanto dos resíduos quanto dos efeitos aleatórios, o que os tornam muito sensíveis à presença de valores discrepantes nas observações. No presente trabalho é discutida a utilização de um grupo de distribuições leptocúrticas, denominadas distribuições normal/independentes, como alternativas robustas para as distribuições gaussiana. Toda a apresentação é efetuada dentro de uma perspectiva bayesiana e o Amostrador de Gibbs é utilizado na condução da análise a posteriori. Dois exemplos de aplicações utilizando-se a distribuição t, a distribuição slash e a distribuição normal contaminada são apresentados para ilustrar a metodologia. As distribuições normal/independentes mostram-se como alternativas robustas bastante interessantes para modelos lineares mistos, sendo de fácil implementação dentro de um contexto bayesiano, podendo ser também utilizadas na detecção de valores discrepantes em conjunto de dados.Linear mixed models have been used widely in analysis of data where the responses are clustered, so it is not possible to assume independence between observations in the same cluster. In most applications of these models, it is assumed that the distribution of the residuals and of the random effects is Gaussian; this makes the modeI vulnerable to the presence of outliers. Some long-tailed distributions, called generically normal/independent distributions, are studied here as robust alternatives to the normal distribution, in the context of mixed effects models. The developments are presented from a Bayesian perspective, and the Gibbs sampler is used to implement the posterior analysis. Two real examples using the Student-t, the slash and the contaminated normal distributions are presented to illustrate the methodology. The normal/independent distributions are found to be interesting robust alternatives to the Gaussian in linear mixed models, and are easy to be applied within a Bayesian context. The developments allow to use the model output as an instrument for outlier detection

Bayesian analysis of robust linear mixed models via Gibbs sampling

Os modelos lineares de efeitos mistos têm sido amplamente utilizados na análise de dados onde as respostas estão agrupadas e a suposição de independência entre observações num mesmo grupo não é adequada. Na maioria das aplicações destes modelos é assumida distribuição normal tanto dos resíduos quanto dos efeitos aleatórios, o que os tornam muito sensíveis à presença de valores discrepantes nas observações. No presente trabalho é discutida a utilização de um grupo de distribuições leptocúrticas, denominadas distribuições normal/independentes, como alternativas robustas para as distribuições gaussiana. Toda a apresentação é efetuada dentro de uma perspectiva bayesiana e o Amostrador de Gibbs é utilizado na condução da análise a posteriori. Dois exemplos de aplicações utilizando-se a distribuição t, a distribuição slash e a distribuição normal contaminada são apresentados para ilustrar a metodologia. As distribuições normal/independentes mostram-se como alternativas robustas bastante interessantes para modelos lineares mistos, sendo de fácil implementação dentro de um contexto bayesiano, podendo ser também utilizadas na detecção de valores discrepantes em conjunto de dados.Linear mixed models have been used widely in analysis of data where the responses are clustered, so it is not possible to assume independence between observations in the same cluster. In most applications of these models, it is assumed that the distribution of the residuals and of the random effects is Gaussian; this makes the modeI vulnerable to the presence of outliers. Some long-tailed distributions, called generically normal/independent distributions, are studied here as robust alternatives to the normal distribution, in the context of mixed effects models. The developments are presented from a Bayesian perspective, and the Gibbs sampler is used to implement the posterior analysis. Two real examples using the Student-t, the slash and the contaminated normal distributions are presented to illustrate the methodology. The normal/independent distributions are found to be interesting robust alternatives to the Gaussian in linear mixed models, and are easy to be applied within a Bayesian context. The developments allow to use the model output as an instrument for outlier detection