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Inferential Implications of Over-Parameterization: A CaseStudy in Incomplete Categorical DataFrederico Zanqueta PoletoUniversidade de São PauloCarlos Daniel PaulinoIST-Universidade Técnica de Lisboa and CEAUL-FCULGeert MolenberghsI-BioStat, Universiteit Hasselt and Katholieke Universiteit LeuvenJulio da Motta SingerUniversidade de São PauloThe use of non-identifiable models has been spreading across many branches of statistics. In thiswork, we scrutinize Bayesian and classical analyses in the incomplete categorical response setting. Weshow that the subjective parts of each approach can influence results in non-trivial ways. Specifically, weillustrate that prior distributions commonly regarded as slightly or non-informative may actually be tooinformative for non-identifiable parameters even when they appear in the likelihood. We also show thatthe choice of more parsimonious over-parameterized models, usually adopted in classical analyses merelyfor computational simplicity, may affect inferences in unforeseen ways. These effects remain for largesample sizes (e.g., from 4,000 to 4,000,000), suggesting that the prior distribution and the model shouldbe more carefully examined than usual for these specialized models. When contrasting Bayesian andclassical approaches we note that the posterior inferences dependence on the prior does not disappearasymptotically and that the respective credible and uncertainty intervals are close only for extremelydiffuse priors and very large sample sizes.121
Análise Bayesiana para o Estudo de Dados de Fadiga deMadeiraSilvia Maria PradoUfmt-Departamento de EstatísticaMariano Martinez EspinosaUniversidade Federal de Mato GrossoLia Hanna Martins MoritaUniversidade Federal de Mato GrossoCarlito Calil JuniorUniversidade de São PauloUm problema industrial são as falhas do material que podem ocorrer por diversas razões; uma delas éa fadiga do material. Do número total de falhas, aquelas provocadas por fadiga variam de 50 a 90, sendona maioria das vezes falhas que ocorrem de forma inesperada, logo bastante perigosas. O modelo Log-Linear da distribuição de Birnbaum-Saunders para variáveis independentes é utilizado para o estudo defatiga de materiais. As variáveis foram codificadas utilizando um planejamento fatorial, neste caso elaspodem ser ortogonalizadas possibilitando estimativas mais precisas. Este modelo leva em consideraçãocaracterísticas básicas do processo de fatiga dos materiais, em particular a madeira Eucalyptus grandis.Foi realizada uma analise Bayesiana, utilizando uma distribuição a priori não informativa Beta para oparâmetro , e distribuições a priori não informativas gaussiana para os parâmetros . A escolha da prioriBeta foi devido ao fato do parâmetro na pratica variar entre 0 e 1, valores abaixo ou acima deste intervalo,não condizem com a realidade. Os resultados esperados serão comparados com a teoria Clássica. Osdados foram obtidos no Laboratório de Madeiras e de Estruturas de Madeira (LaMEM) − EESC − USP.122
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Análise Bayesiana para o Estudo de Dados de Fadiga deMadeiraSilvia Maria PradoUfmt-Departamento de EstatísticaMariano Martinez EspinosaUniversidade Federal de Mato GrossoLia Hanna Martins MoritaUniversidade Federal de Mato GrossoCarlito Calil JuniorUniversidade de São PauloUm problema industrial são as falhas do material que podem ocorrer por diversas razões; uma delas éa fadiga do material. Do número total de falhas, aquelas provocadas por fadiga variam de 50 a 90, sendona maioria das vezes falhas que ocorrem de forma inesperada, logo bastante perigosas. O modelo Log-Linear da distribuição de Birnbaum-Saunders para variáveis independentes é utilizado para o estudo defatiga de materiais. As variáveis foram codificadas utilizando um planejamento fatorial, neste caso elaspodem ser ortogonalizadas possibilitando estimativas mais precisas. Este modelo leva em consideraçãocaracterísticas básicas do processo de fatiga dos materiais, em particular a madeira Eucalyptus grandis.Foi realizada uma analise Bayesiana, utilizando uma distribuição a priori não informativa Beta para oparâmetro , e distribuições a priori não informativas gaussiana para os parâmetros . A escolha da prioriBeta foi devido ao fato do parâmetro na pratica variar entre 0 e 1, valores abaixo ou acima deste intervalo,não condizem com a realidade. Os resultados esperados serão comparados com a teoria Clássica. Osdados foram obtidos no Laboratório de Madeiras e de Estruturas de Madeira (LaMEM) − EESC − USP.122
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