Modelo beta inflacionado de zeros e uns: análise bayesiana de notas no curso de estatística aplicada à engenharia

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorBueno Filho, Júlio Silvio de Souza-
Autor(es): dc.contributorCirillo, Marcelo Angelo-
Autor(es): dc.contributorNogueira, Denismar Alves-
Autor(es): dc.creatorFreitas Júnior, Hercílio da Silva-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:23:40Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:23:40Z-
Data de envio: dc.date.issued2017-03-07-
Data de envio: dc.date.issued2017-03-07-
Data de envio: dc.date.issued2017-03-07-
Data de envio: dc.date.issued2017-01-25-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/12433-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1139931-
Descrição: dc.descriptionThis dissertation discusses an implementation of Bayesian inference on parameters of a Zero and One Inflated Beta Distribution (zoib). Data used to illustrate the proceeding were grades in Applied Statistics from Engeneering Students in second semester of 2015. Algorithms were tested in a simmulation study with different sample sizes and combinaions of parametric values. This study has shown routines are unbiased and consistent. Samples from the joint posterior distribution were drawn using Gibbs Sampler with a taylor made Gaussian random walk to yield better sampling properties for the full conditional distributions of parameters of the continuous part of the model (m and f ). The actual data analysis was carried out in 13 out of the 14 items with zeroes and ones inflation. Analysis can be done routinely to examples alike and can generate usefull insight for researchers in the applied area (educational testing).-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionNo presente trabalho foi implementada a inferência bayesiana para estimar os parâmetros da distribuição Beta Inflacionada de Zeros e Uns (bizu). A análise foi exemplificada com uma amostra de notas de estudantes matriculados na disciplina de Estatística Aplicada à Engenharia, ofertada no segundo semestre de 2015. A rotina de análise foi avaliada por meio de um estudo de simulação com amostras de diversos tamanhos e combinações de valores paramétricos. Neste estudo se verificou a habilidade da mesma em estimar médias a posteriori de forma não viesada e consistente. As amostras da distribuição posteriori conjunta foram construídas utilizando-se o algoritmo de amostragem Gibbs e com o passeio aleatório gaussiano implementado de forma específica para melhorar a qualidade das amostras das distribuições condicionais completas dos parâmetros da parte contínua do modelo (m e f ). No exemplo real analisado, foi estimado os parâmetros da distribuição bizu para 13 dos 14 itens em que havia excessos de zeros e uns. A análise pode ser empregada de forma rotineira para aplicações do tipo considerado, propiciando informações interessantes para o investigador da área aplicada (testes educacionais).-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherbrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento de Ciências Exatas-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Palavras-chave: dc.subjectDistribuição Beta Inflacionada de Zeros e Uns-
Palavras-chave: dc.subjectInferência Bayesiana-
Palavras-chave: dc.subjectMétodos Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCCM)-
Palavras-chave: dc.subjectBayesian Inference-
Palavras-chave: dc.subjectZero and One Inflated Beta Distribution-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística-
Palavras-chave: dc.subjectProbabilidade e Estatística-
Título: dc.titleModelo beta inflacionado de zeros e uns: análise bayesiana de notas no curso de estatística aplicada à engenharia-
Tipo de arquivo: dc.typedissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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