Distribuição posterior multivariada com aproximação gaussiana usando recursos do R

In bayesian statistical inference the posterior probability distribution of unknown model parameters is of central importance. This paper uses the tools of the R language to obtain simulated posterior samples as an approximated Gaussian multivariate distribution. The method is illustrated with inference for the Schnute growth curve and applied to the fransciscana dolphin (Pontoporia blainvillei) from southern Brazil.Na inferência estatística bayesiana a distribuição de probabilidade posterior de parâmetros desconhecidos dos modelos é de importância central. Este artigo utiliza ferramentas da linguagem do R para obter uma amostra simulada da distribuição posterior bem como sua aproximação por meio de uma distribuição Gaussiana multivariada. O método é ilustrado com inferência para a curva de crescimento de Schnute e aplicado para as toninhas (Pontoporia blainvillei) do sul do Brasil

Survey sampling for fisheries monitoring in Brazil: implementation and analysis

Informações sobre as descargas pesqueiras realizadas em 2011 ao longo da costa de São Paulo foram utilizadas com o objetivo de avaliar e comparar os métodos de amostragem em campanhas voltadas para o monitoramento pesqueiro. Espera-se com isto um conjunto de dados consistentes, além de uma importante redução de custos. As estimativas da captura total para o estado de São Paulo e por municípios foram relativamente acuradas (alta precisão e baixo viés). A captura estimada por mês, por categoria de pescado e por ambos (domínios não considerados no desenho amostral) demonstraram que quanto maior é o nível de detalhamento menos precisas e mais enviesadas tornam-se as estimativas de captura. Quando comparada com as capturas reais para 2011, a ordem de importância das categorias de pescado baseada nas capturas estimadas alterou-se ligeiramente em algumas posições após o quinto lugar. Houve uma pequena redução de custos devido à amostragem em comparação com a metodologia censitária atualmente em uso no estado de São Paulo (máxima de 15,4%). Os resultados demonstraram que os custos do monitoramento pesqueiro são diretamente proporcionais ao nível de detalhamento e à qualidade dos dados requeridos.Census of fishing data about the landings carried out along the São Paulo coast during 2011 was used to evaluate and compare the survey sampling for fisheries monitoring, expecting reliable results along with an important cost reduction. Estimates of total catch for the São Paulo State as a whole and by municipality were relatively accurate (high precision and low bias). Estimated catch by month, by fish categories and both (factors not considered in the sampling design) demonstrated that, as the level of required detail increased, the catch estimates became more biased and less precise. However, when comparing to the 2011 true catches, the order of importance of fish categories based on estimated catches changed slightly in some positions after the fifth place. There was a minor cost reduction due to the sampling in comparison with the census methodology currently in use (15.4% at most). The results demonstrated that fisheries monitoring costs are directly proportional to the required level of details and data quality

Modelos bayesianos espacio-temporales con datos múltiples de CPUE: el caso de una pesquería de lebranche

We propose a novel Bayesian hierarchical structure of state-space surplus production models that accommodate multiple catch per unit effort (CPUE) data of various fisheries exploiting the same stock. The advantage of this approach in data-limited stock assessment is the possibility of borrowing strength among different data sources to estimate reference points useful for management decisions. The model is applied to thirteen years of data from seven fisheries of the lebranche mullet (Mugil liza) southern population, distributed along the southern and southeastern shelf regions of Brazil. The results indicate that this modelling strategy is useful and has room for extensions. There are reasons for concern about the sustainability of the mullet stock, although the wide posterior credibility intervals for key reference points preclude conclusive statistical evidence at this timeProponemos una nueva estructura jerárquica bayesiana para modelos de producción excedente espacio-temporales que permite incorporar datos de captura por unidad de esfuerzo (CPUE) de diversas fuentes para varias pesquerías que explotan el mismo stock. La ventaja de este enfoque en la evaluación de stocks con datos limitados es la posibilidad de reforzar las estimaciones a partir de diferentes fuentes de datos para estimar puntos de referencia útiles para las decisiones de gestión. El modelo se aplica a trece años de datos de siete pesquerías de la población meridional de lebranche (Mugil liza), distribuidas a lo largo de las regiones sur y sudeste de Brasil. Los resultados indican que esta estrategia de modelado es útil y puede formar la base de futuras extensiones. En cuanto a la sostenibilidad del efectivo de lebranche, hay razones para preocuparse, aunque los amplios intervalos de credibilidad posterior en los puntos clave de referencia excluyen evidencia estadística concluyente en este momento

Modelagem espacial bayesiana para riqueza de elasmobrânquios do extremo sul do Brasil

Compreender a distribuição espacial de espécies vulneráveis a exploração pesqueira pode subsidiar ações de manejo e conservação. O objetivo deste estudo foi mapear possíveis habitats essenciais para riqueza de elasmobrânquios no sul do Brasil. Os dados são oriundos de cruzeiro científico realizado em fevereiro de 2005 entre o arroio Chuí (33°45'S) e o Cabo de Santa Marta Grande (28°36'S). As informações disponíveis são posições georeferenciadas de 64 estações oceanográficas, a quantificação das capturas de elasmobrânquios e teleósteos com pesca de arrasto de fundo e o registro dos parâmetros ambientais de profundidade, temperatura e salinidade. Os dados foram ajustados a um Modelo Linear Generalizado (GLM) Bayesiano via INLA (Integrated Nested Laplace Approximations) e módulo SPDE (Stochastic Partial Differential Equations), implementados no software R. A qualidade de ajuste e o poder preditivo do modelo foram avaliados mediante DIC (Deviance Information Criterion), WAIC (Watanabe-Akaike Information Criterion) e LCPO (Logarithm Conditional Predictive Ordinate). Foram registradas 16 espécies de elasmobrânquios, cujo número variou de 1 à 9 por lance. No modelo proposto, o efeito espacial e as variáveis ambientais foram relevantes para explicar a variação da riqueza de elasmobrânquios na costa do Rio Grande do Sul. Esta abordagem estatística permite estimar a probabilidade de ocorrência das espécies em áreas não amostradas, levando em conta a autocorrelação espacial dos dados e o conhecimento dos valores das co-variávies ambientais

Teoria da resposta ao item (TRI): estimação bayesiana da habilidade de indivíduos

Este artigo tem por objetivo apresentar uma simulação da estimativa dos parâmetros das habilidades () de indivíduos sujeitos a um teste, utilizando o método da Teoria da Resposta ao Item (TRI). Para isso, foi feito uma análise bayesiana, onde utilizou-se o método Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC), implementado em linguagem R de programação e utilizando o recurso do OpenBUGS implementado nas bibliotecas R2WinBUGS e BRUGS. O desempenho do estimador bayesiano das habilidades foi avaliado comparando as estimativas com as habilidades reais utilizadas nas simulações dos testes. Apresenta-se também, conceitos básicos sobre TRI, sendo este um novo método de avaliação educacional e com aplicações em várias áreas do conhecimento

Estimação do tamanho da frota de táxis na cidade do Rio Grande, RS, por marcação e recaptura

Neste artigo implementa-se o programa capture para inferir o numero total de táxis na cidade do rio grande, brasil, utilizando dados de marcação e recaptura. A estimação refere-se a uma população fechada para a qual o tamanho populacional verdadeiro de 240 táxis é conhecido. As informações de marcação e recaptura foram coletadas ao longo de sete ocasiões amostrais. A análise efetuada em capture seleciona o modelo M como o mais apropriado aos dados. A estimativa de máxima verossimilhana de 225 táxis subestima o valor real. Esta subestimativa está de acordo com estudos simulados em que o modelo M é selecionado quando o modelo gerador dos dados é M, o qual acreditamos ser o modelo conceitualmente mais adequado no presente caso. No entanto, a subestimativa é suficientemente pequena para que se confunda com o erro amostral, uma vez que o intervalo de 95% de confiança [213, 246] cobre o verdadeiro valor. A metodologia aqui proposta tem baixo custo, sendo de fácil implementação. É uma possível fonte para dados reais e pode ser um recurso didático para o estudo de modelos de marcação e recaptura. Palavras-Chave: programa capture, abundância, modelos de marcação e recaptur