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Bayesian Analysis Applied to Data of the Brazilian MarketHydrated AlcoholGislene Araújo PereiraDep.Ciências e Economia-Universidade Federal de Alfenas-MGLetícia Lima MilaniDep.Ciências e Economia-Universidade Federal de Alfenas-MGDeive Ciro de OliveiraDep.Ciências e Economia-Universidade Federal de Alfenas-MGThis study aimed to fit the Bayesian regression model for the values paid by hydrous alcohol Brazilianconsumers, from January 2001 to December 2008. The inference about the parameters was performed byapplying the Gibbs Sampler, considering the marginal complete distributions. For the Bayesian analysiswas used conjugate priors method. The analysis was performed with a heating period of 1000 and 10000later iterations monitored. To check convergence, was used the method proposed by Gelman & Rubin(1992). It was found, by comparing the predicted values with the real, that it model showed goodestimates. For the development of the Bayesian method was used WinBUGS software.Keywords: Model of Bayesian Regression, Brazilian Market Alcohol Hydrated, Software WinBUGS.113
Métodos de Estimação em Modelos Dinâmicos para SériesTemporais de ContagensJoão Batista de Morais PereiraUFRJAlexandra Mello SchmidtUFRJHelio dos Santos MigonUFRJModelos dinâmicos bayesianos não normais são cada vez mais explorados em diversas áreas de estudoda Estatística, em especial na área aplicada. Em epidemiologia, por exemplo, é cada vez mais comum autilização de modelos dinâmicos para modelagem das observações que, em geral, são séries temporais decontagens.O grande desafio da estimação em modelos dinâmicos é a estimação do vetor de estados cujos elementossão altamente correlacionados, o que torna difícil a obtenção de amostras independentes. Hádiferentes propostas na literatura sugerindo diferentes maneiras de se obter amostras da distribuição aposteriori dos parâmetros de estado. Entre as mais recentes está o CUBS (Conjugate Updating BackwardSampling), proposto por Ravines et al. (2007), que sugere o uso de uma distribuição proposta eficienteconjunta para vetor de estados dentro do algoritmo de Metropolis-Hastings.Neste trabalho, estamos interessados em discutir alguns dos diferentes métodos de estimação emmodelos dinâmicos existentes na literatura aplicados a séries temporais de contagens, em especial oCUBS, proposto por Ravines et al. (2007). Queremos discutir as vantagens e desvantagens deste métodofrente a outros algoritmos similares como o algoritmo proposto por Gamerman (1998) e algoritmos de estimaçãoseqüencial como o Conjugate Updating (West et al., 1985) e o método SIR (Sampling/ImportanceResampling) (Rubin, 1987).114
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Bayesian Analysis Applied to Data of the Brazilian MarketHydrated AlcoholGislene Araújo PereiraDep.Ciências e Economia-Universidade Federal de Alfenas-MGLetícia Lima MilaniDep.Ciências e Economia-Universidade Federal de Alfenas-MGDeive Ciro de OliveiraDep.Ciências e Economia-Universidade Federal de Alfenas-MGThis study aimed to fit the Bayesian regression model for the values paid by hydrous alcohol Brazilianconsumers, from January 2001 to December 2008. The inference about the parameters was performed byapplying the Gibbs Sampler, considering the marginal complete distributions. For the Bayesian analysiswas used conjugate priors method. The analysis was performed with a heating period of 1000 and 10000later iterations monitored. To check convergence, was used the method proposed by Gelman & Rubin(1992). It was found, by comparing the predicted values with the real, that it model showed goodestimates. For the development of the Bayesian method was used WinBUGS software.Keywords: Model of Bayesian Regression, Brazilian Market Alcohol Hydrated, Software WinBUGS.113
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