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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorBrunello, Gabriel Hideki Vatanabept_BR
dc.contributor.authorNakano, Eduardo Yoshiopt_BR
dc.date.accessioned2017-12-07T05:14:12Z-
dc.date.available2017-12-07T05:14:12Z-
dc.date.issued2015-05pt_BR
dc.identifier.citationBRUNELLO, Gabriel Hideki Vatanabe; NAKANO, Eduardo Yoshio. Inferência bayesiana no modelo Weibull discreto em dados com presença de censura. TEMA (São Carlos), São Carlos, v. 16, n. 2, p. 97-110, maio/ago. 2015. Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512015000200097&lng=en&nrm=iso>. Acesso em: 20 mar. 2018. doi: http://dx.doi.org/10.5540/tema.2015.016.02.0097.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/29957-
dc.description.abstractEste trabalho apresenta uma inferência bayesiana da distribuição Weibull discreta em dados com presença de censuras. Foi proposto também um teste de significância genuinamente bayesiano (FBST - Full Bayesian Significance Test) para testar seu parâmetro de forma. Amostras da distribuição a posteriori dos parâmetros foram obtidas por meio de simulações via Markov Chain Monte Carlo (MCMC). A metodologia desenvolvida foi ilustrada em simulações e aplicada em um conjunto de dados sobre o tempo de sobrevivência de homens diagnosticados com AIDS. Todas as simulações e obtenções das estimativas foram realizadas com a linguagem R.pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.publisherSociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacionalpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleInferência bayesiana no modelo Weibull discreto em dados com presença de censurapt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.subject.keywordAnálise de sobrevivênciapt_BR
dc.subject.keywordInferência bayesianapt_BR
dc.subject.keywordTestes de hipótesespt_BR
dc.rights.licenseTEMA (São Carlos) - This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0). Fonte: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512015000200097&lng=en&nrm=iso. Acesso em: 20 mar. 2018.-
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.5540/tema.2015.016.02.0097pt_BR
dc.description.abstract1This work presents a bayesian inference on discrete Weibull distribution with censored data. A Full Bayesian Significance Test (FBST) was proposed to test the shape parameter of model. Samples from the posterior distributions of parameters were numerically obtained by Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulations. This methodology was illustrated using simulated data and by application on a real database of survival times of men diagnosed with AIDS. All simulations and estimates were performed in R language.-
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