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Um Modelo Bayesiano de Regressão Logística com Erros eClassificações RepetidasMagda Carvalho PiresUniversidade Federal de Minas GeraisRoberto da Costa QuininoUniversidade Federal de Minas GeraisSob o enfoque bayesiano, apresentamos uma abordagem que incorpora classificações repetidas aomodelo de regressão logística em que a variável resposta está sujeita a erros de classificação. O modeloproposto utiliza distribuições a priori de médias condicionadas e o método Gibbs Sampler para realizaro processo de inferência. Comparando-se com a abordagem em que é realizada apenas uma classificaçãodo elemento amostral, resultados satisfatórios foram obtidos quando não há informação a priori para oserros, quando esses são admitidos como de pequena magnitude e quando a distribuição a priori é bastanteinformativa.119
Sensibilidade da Inferência Bayesiana com Prioris deBayes-Laplace e de Jeffreys para o Modelo Binomial PonderadoRubiane Maria PiresUniversidade Federal de São CarlosJosemar RodriguesUniversidade Federal de São CarlosConsiderando a distribuição a priori de Bayes-Laplace e a de Jeffreys, este trabalho analisa o sensibilidadedas amostras geradas pelo modelo Binomial Ponderado (amostras viciadas) nas probabilidades decobertura dos intervalos de credibilidade para a probabilidade de sucesso ao longo do espaço paramétrico.As distribuições ponderadas incorporam o fato das amostras terem sido selecionadas segundo um mecanismode seleção aleatório distorcido (Bayarri & DeGroot, 1987). O estudo de simulação sugere que aprobabilidade de cobertura para modelo Binomial Ponderado é mais estável em relação ao modelo Binomialcom amostras aleatórias com o uso da distribuição a priori de Bayes-Laplace. Agora estamosinteressados em comparar estes resultados com os obtidos ao considerar a priori de Jeffreys.120
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Sensibilidade da Inferência Bayesiana com Prioris deBayes-Laplace e de Jeffreys para o Modelo Binomial PonderadoRubiane Maria PiresUniversidade Federal de São CarlosJosemar RodriguesUniversidade Federal de São CarlosConsiderando a distribuição a priori de Bayes-Laplace e a de Jeffreys, este trabalho analisa o sensibilidadedas amostras geradas pelo modelo Binomial Ponderado (amostras viciadas) nas probabilidades decobertura dos intervalos de credibilidade para a probabilidade de sucesso ao longo do espaço paramétrico.As distribuições ponderadas incorporam o fato das amostras terem sido selecionadas segundo um mecanismode seleção aleatório distorcido (Bayarri & DeGroot, 1987). O estudo de simulação sugere que aprobabilidade de cobertura para modelo Binomial Ponderado é mais estável em relação ao modelo Binomialcom amostras aleatórias com o uso da distribuição a priori de Bayes-Laplace. Agora estamosinteressados em comparar estes resultados com os obtidos ao considerar a priori de Jeffreys.120
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