Análise bayesiana empírica de dados dicotômicos com erros e classificações repetidas

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Magda Carvalho Pires
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; UFMG
• Palavras-chave em Português: Análise Bayesiana; Dicotômicos com erros e classificações repetidas; Estatística; Análise de erros (Matemática); Teoria bayesiana de decisão estatistica
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/MCMI-72JMBV

Considera-se o problema da estimação bayesiana de uma proporção p de interesse onde a classificação das unidades esta sujeita a erros de diagnostico. Na abordagem Bayesiana, a utilização de distribuições a priori Uniforme com parâmetros zero e um para os erros de classificação e para proporção de interesse geram uma média a posteriori para proporção igual 0,50 independentemente do resultado amostral, além de grande variabilidade. ´E necessário, portanto, que a distribuição a priori seja informativa, o que nem sempre é possível. Neste trabalho, utiliza-se classificações repetidas e distribuição a priori empyrica para apresentar uma solução ao problema. Resultados de simulação indicam que a metodologia desenvolvida apresenta uma boa estimativa da proporção de interesse quando o número de classificações repetidas é igual ou superior a três