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Distribuições Exponenciais Bivariadas: Uma AproximaçãoBayesiana Usando o Software WinBUGSCarlos Aparecido dos SantosDepartamento de EstatísticaUniversidade Estadual de MaringáJorge Alberto AchcarDepartamento de Medicina SocialFMRP, Universidade de São PauloNeste artigo, apresentamos uma análise Bayesiana para algumas das mais populares distribuiçõesexponenciais bivariadas introduzidas na literatura: a de Block & Basu, a de Farlie-Gumbel-Morgenstern ea de Freund; usando métodos de Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Uma grande simplificaçãocomputacional para simular amostras da distribuição a posteriori conjunta de interesse é obtida usando osoftware WinBUGS. Também introduzimos uma ilustração numérica considerando os diferentes modelos.Palavras-chave: distribuições de sobrevivência bivariadas, software WinBUGS, observações correlacionadas,“fragilidades”, análise Bayesiana.137
Modelo Logístico Misto com Classes de Distribuições maisFlexíveis para os Efeitos AleatóriosCristiano de Carvalho SantosDepartamento de Estatística - UFMGRosângela Helena LoschiDepartamento de Estatística - UFMGDados binários frequentemente ocorrem em diversas áreas da ciência, como por exemplo, nas pesquisasmédicas, sociais, econômicas e na agricultura. O Modelo de Regressão Logística é um método muito útile efetivo que leva em consideração uma relação não linear entre uma resposta binária e um conjuntode variáveis explicativas. Esse modelo pode ser estendido, através da introdução de um termo de efeitoaleatório, com o objetivo de estudar a relação entre uma resposta binária e um conjunto de variáveisexplicativas quando estes resultados binários não são independentes, ou para acomodar uma eventualvariabilidade extra, ou ainda para representar o efeito das variáveis explicativas que não foram medidas.Assume-se, em geral, que os efeitos aleatórios são normalmente distribuídos e independentes. Nestetrabalho pretende-se considerar classes mais flexíveis de distribuições para os efeitos aleatórios, entre estasconsideramos a distribuição normal assimétrica e a distribuição t de Student. Utilizamos a abordagemBayesiana para o ajuste do modelo de Regressão Logística com efeito aleatório e através de métodosde simulação Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCMC) encontramos amostras das distribuições aposteriori para os parâmetros do modelo e para as quantidade de interesse que são obtidas em funçãodestes parâmetros, como por exemplo, a Razão de Chances entre dois indivíduos. Com estas amostrasencontramos estimativas a posteriori para os parâmetros de interesse e demais quantidades de interesse.Para dados reais, comparamos os modelos ajustados através de medidas que avaliam a capacidade depredição do modelo, como por exemplo, a taxa de classificação correta. Através de um estudo desimulação avaliamos as consequências da má-especificação da distribuição de probabilidades para o efeitoaleatório.138
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Distribuições Exponenciais Bivariadas: Uma AproximaçãoBayesiana Usando o Software WinBUGSCarlos Aparecido dos SantosDepartamento de EstatísticaUniversidade Estadual de MaringáJorge Alberto AchcarDepartamento de Medicina SocialFMRP, Universidade de São PauloNeste artigo, apresentamos uma análise Bayesiana para algumas das mais populares distribuiçõesexponenciais bivariadas introduzidas na literatura: a de Block & Basu, a de Farlie-Gumbel-Morgenstern ea de Freund; usando métodos de Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Uma grande simplificaçãocomputacional para simular amostras da distribuição a posteriori conjunta de interesse é obtida usando osoftware WinBUGS. Também introduzimos uma ilustração numérica considerando os diferentes modelos.Palavras-chave: distribuições de sobrevivência bivariadas, software WinBUGS, observações correlacionadas,“fragilidades”, análise Bayesiana.137
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