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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13316
Título: | Amostragem Gibbs e INLA para a modelagem de testes triangulares |
Título(s) alternativo(s): | Gibbs sampling and INLA for modelingoftriangular tests |
Autores: | Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa Balestre, Márcio Sáfadi, Thelma Delfino, Andréa Cristiane dos Santos Nogueira, Denismar Alves |
Palavras-chave: | Inferência bayesiana Testes triangulares Bayesian inference Triangular tests Integrated nested Laplace approximation (INLA) Markov chain Monte Carlo (MCCM) |
Data do documento: | 9-Jun-2017 |
Editor: | Universidade Federal de Lavras |
Citação: | BARROSO, C. M. Amostragem Gibbs e INLA para a modelagem de testes triangulares. 2017. 99 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2017. |
Resumo: | Em inferência bayesiana, em geral, para obter amostras da distribuição marginal a posteriori dos parâmetros é necessário resolver integrais complexas que muitas vezes não possuem solução analítica. A análise padrão usa métodos de simulação, como os métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCCM) que permitem encontrar amostras das distribuições sem a necessidade de resolver algebricamente todos os cálculos. Esses métodos, em geral, obtêm excelentes resultados, porém necessitam de um elevado tempo computacional para apresentar convergência em modelos complexos. A aproximação de Laplace aninhada integrada (INLA) é um método determinístico que pode ser uma alternativa para encontrar aproximações das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros sem a necessidade de verificação de convergência e com menor esforço computacional. Abordamos a análise de um teste triangular replicado na análise sensorial considerando as duas formas de análise, MCCM e INLA. Ambos apresentaram bons resultados, no entanto a aproximação INLA retornou a análise em menor tempo computacionalcomparado ao método MCCM. |
URI: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13316 |
Aparece nas coleções: | Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses) |
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