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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Moala, Fernado Antônio | - |
| Autor(es): dc.creator | Penha, Débora Luzia | - |
| Autor(es): dc.creator | Moala, Fernado Antônio | - |
| Autor(es): dc.creator | Penha, Débora Luzia | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:20:32Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:20:32Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2016-03-30 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-08-01 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-08-01 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-08-01 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/13916 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1159349 | - |
| Descrição: dc.description | Uma característica distintiva da Inferência Bayesiana é que nos permite introduzir a informação de um especialista na análise estatística. Portanto, o desenvolvimento de métodos para construção de distribuições a priori que represente esta informação de forma adequada é muito importante para a aplicação de métodos Bayesianos. Contudo, a dificuldade para construir um procedimento para quantificar a informação a priori tem contribuído para o aparecimento de vários procedimentos para a obtenção de distribuições a priori. Então, um estudo para verificar quão informativo estes procedimentos são é de grande interesse prático. Neste artigo, os métodos propostos por O’Hagan (1998), Fox (1966), Gross (1971) e Bissecção para elicitar a distribuição a priori Beta são discutidos. Um exemplo real é apresentado para mostrar a aplicação desses métodos em uma situação prática. | - |
| Descrição: dc.description | ABSTRACT: A distinctive feature of Bayesian inference is that allows us to use the the expert's information in a statistical analysis. Therefore, the development of methods for construction of prior distributions that represent this information in an appropriate manner is very important for the application of Bayesian inferences. However, the diculty to build a procedure to quantify this prior information has contributed to the development of several procedures for obtaining prior distributions. Then a study to verify how informative these procedures are is of great practical interest. In this paper, the methods proposed by O'Hagan (1998), Fox (1966), Gross (1971) and Bisection to elicit the prior distribution Beta are discussed. A real example is presented to show the application of these methods in a practical situation. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | - |
| Relação: dc.relation | http://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/91/30 | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| ???dc.source???: dc.source | REVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA; Vol 34 No 1 (2016); 49-62 | - |
| ???dc.source???: dc.source | 1983-0823 | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Elicitação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Distribuição Beta | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Distribuição a priori | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Análise Bayesiana | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Elicitation | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Beta distribution | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Prior distribution | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Bayesian analysis | - |
| Título: dc.title | Métodos de elicitação da distribuição a priori Beta | - |
| Título: dc.title | Elicitation methods for Beta prior distribution | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | info:eu-repo/semantics/article | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Peer-reviewed Article | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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