Diretrizes para aplicação de inferência Bayesiana aproximada para modelos lineares generalizados e dados georreferenciados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Frade, Djair Durand Ramalho
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-03012019-175609/
Resumo: Neste trabalho, exploramos e propusemos diretrizes para a análise de dados utilizando o método Integrated Nested Laplace Approxímation - INLA para os modelos lineares generalizados (MLG\'s) e modelos baseados em dados georreferenciados. No caso dos MLG\'s, verificou-se o impacto do método de aproximação utilizado para aproximar a distribuição a posteriori conjunta. Nos dados georreferenciados, avaliou-se e propôs-se diretrizes para construção das malhas, passo imprescindível para obtenção de resultados mais precisos. Em ambos os casos, foram realizados estudos de simulação. Para selecionar os melhores modelos, foram calculadas medidas de concordância entre as observações e os valores ajustados pelos modelos, por exemplo, erro quadrático médio e taxa de cobertura.