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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Sáfadi, Thelma | - |
| Autor(es): dc.contributor | Loschi, Rosangêla Helena | - |
| Autor(es): dc.contributor | Morais, Augusto Ramalho de | - |
| Autor(es): dc.contributor | Ferreira, Daniel Furtado | - |
| Autor(es): dc.creator | Nogueira, Denismar Alves | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:55:44Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:55:44Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2014-08-25 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2014-08-25 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2014-08-25 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2004-02-27 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/3236 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1150554 | - |
| Descrição: dc.description | Estatística e Experimentação Agropecuária | - |
| Descrição: dc.description | Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov têm sido estudados com aplicações em diversas áreas, mas uma das maiores dificuldades é determinar o tamanho adequado da amostra, ou seja, a convergência do processo para assim inferir sobre os parâmetros da distribuição de interesse. Dos critérios existentes na literatura, optou-se por estudar aqueles mais utilizados e mais simples de se implementar. Por isso, os objetivos foram: propor uma forma alternativa de aplicação combinada de quatro critérios univariados de convergência das seqüências de Markov (Gelman & Rubin, 1992a, Raftery & Lewis, 1992a, Geweke, 1992, Heidelberger & Welch, 1983), otimizando suas propriedades; apresentar uma forma alternativa de cálculo do critério de Brooks & Gelman (1998); e propor dois novos critérios multivariados de monitoramento da convergência. Para isso, dados referentes a dois modelos foram utilizados, sendo um de séries temporais com duas intervenções e erro ARMA(2,2) e o outro uma normal trivariada, considerando três situações distintas para a matriz de covariâncias. Em ambos os casos foram utilizados o Amostrador de Gibbs e aplicados os critérios para monitorar a convergência. Os resultados obtidos permitiram que se concluísse que: sugere-se a utilização dos critérios univariados do monitoramento da convergência de forma combinada; a forma alternativa de cálculo para o critério de Brooks & Gelman foi viável de ser aplicada e mostrou-se robusta numericamente; os dois novos critérios multivariados para monitorar a convergência das seqüências de Monte Carlo foram propostos com sucesso; o critério multivariado baseado na razão dos traços das matrizes de covariâncias e D foi considerado melhor. | - |
| Descrição: dc.description | Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov têm sido estudados com aplicações em diversas áreas, mas uma das maiores dificuldades é determinar o tamanho adequado da amostra, ou seja, a convergência do processo para assim inferir sobre os parâmetros da distribuição de interesse. Dos critérios existentes na literatura, optou-se por estudar aqueles mais utilizados e mais simples de se implementar. Por isso, os objetivos foram: propor uma forma alternativa de aplicação combinada de quatro critérios univariados de convergência das seqüências de Markov (Gelman & Rubin, 1992a, Raftery & Lewis, 1992a, Geweke, 1992, Heidelberger & Welch, 1983), otimizando suas propriedades; apresentar uma forma alternativa de cálculo do critério de Brooks & Gelman (1998); e propor dois novos critérios multivariados de monitoramento da convergência. Para isso, dados referentes a dois modelos foram utilizados, sendo um de séries temporais com duas intervenções e erro ARMA(2,2) e o outro uma normal trivariada, considerando três situações distintas para a matriz de covariâncias. Em ambos os casos foram utilizados o Amostrador de Gibbs e aplicados os critérios para monitorar a convergência. Os resultados obtidos permitiram que se concluísse que: sugere-se a utilização dos critérios univariados do monitoramento da convergência de forma combinada; a forma alternativa de cálculo para o critério de Brooks & Gelman foi viável de ser aplicada e mostrou-se robusta numericamente; os dois novos critérios multivariados para monitorar a convergência das seqüências de Monte Carlo foram propostos com sucesso; o critério multivariado baseado na razão dos traços das matrizes de covariâncias e D foi considerado melhor. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS | - |
| Publicador: dc.publisher | DEX - Departamento de Ciências Exatas | - |
| Publicador: dc.publisher | UFLA | - |
| Publicador: dc.publisher | BRASIL | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Correlação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Amostrador de Gibbs | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Séries Temporais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Correlation | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Gibbs Sampler | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Time Series | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ_NÃO_INFORMADO | - |
| Título: dc.title | Proposta e avaliação de critérios de convergência para o método de monte carlo via cadeias de markov: casos uni e multivariados | - |
| Título: dc.title | Proposal and evaluation of convergence diagnostics criterion for markov chain monte carlo methods: univariate and multivariate cases | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | dissertação | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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