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Comparison of Classical and Bayesian Approaches forIntervention Analysis in Structural ModelsThiago R. SantosDepartamento de Estatística, UFMGGlaura da Conceição FrancoDepartamento de Estatística, UFMGDani GamermanDepartamento de Métodos Estatísticos, UFRJThis paper provides comparisons of the classical and Bayesian approaches to estimation and predictionon intervention models. In this work, transfer functions are used to model different forms of interventionto the mean level of a time series into the framework of state-space or structural models. Two canonicalforms of intervention are considered: pulse and step functions. Also, the models considered allow for staticand dynamic explanation of the intervention effects. Classical inference for these models is introducedand comparison between the two approaches, classical and Bayesian, is performed through Monte Carlosimulation. Bootstrap and MCMC methods are used for approximate classical and Bayesian inferences,respectively. Results are compared in terms of point and interval estimation. Point estimation showsthat the maximum likelihood and the posterior mode estimators perform better than posterior mean andmedian. Interval estimation shows that Bayesian credibility intervals perform better than the respectiveclassical confidence intervals.139
Metodologia Bayesiana para Detecção de Itens Assimétricos emModelos da Teoria de Resposta do ItemVera Lúcia Filgueira dos SantosUFRJDani GamermanUFRJTufi Machado SoaresUFJFA Teoria de Resposta ao Item (TRI) para respostas dicotômicas considera, em geral, um conjunto deJ itens aplicados a I indivíduos. Os modelos simétricos mais utilizados para descrever a probabilidadede resposta correta a tais itens, também conhecidos como Curvas Características dos Itens (CCI), são asdistribuições Normal e Logística. Esses modelos levam em conta os parâmetros dos itens (a discriminação,a dificuldade e a probabilidade de acerto ao acaso) e a habilidade ou traço latente dos indivíduos paracaracterizar tais probabilidades. Entretanto, à medida que o uso da TRI cresce, surgem algumas questões,como por exemplo, se as CCI’s simétricas comumente utilizadas são adequadas.O principal objetivo deste trabalho é propor generalizações do modelo simétrico de três parâmetros,onde um parâmetro de assimetria é incorporado com o intuito de permitir formas mais geraispara as CCI’s. Tais generalizações diferem entre si na modelagem deste parâmetro: em uma delas,um mecanismo para detecção de itens assimétricos será considerado. Estudos simulados serão feitosutilizando metodologia Bayesiana e implementando via métodos MCMC. Posteriormente, um conjuntode dados reais será analisado.140
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Comparison of Classical and Bayesian Approaches forIntervention Analysis in Structural ModelsThiago R. SantosDepartamento de Estatística, UFMGGlaura da Conceição FrancoDepartamento de Estatística, UFMGDani GamermanDepartamento de Métodos Estatísticos, <strong>UFRJ</strong>This paper provides comparisons of the classical and Bayesian approaches to estimation and predictionon intervention models. In this work, transfer functions are used to model different forms of interventionto the mean level of a time series into the framework of state-space or structural models. Two canonicalforms of intervention are considered: pulse and step functions. Also, the models considered allow for staticand dynamic explanation of the intervention effects. Classical inference for these models is introducedand comparison between the two approaches, classical and Bayesian, is performed through Monte Carlosimulation. Bootstrap and MCMC methods are used for approximate classical and Bayesian inferences,respectively. Results are compared in terms of point and interval estimation. Point estimation showsthat the maximum likelihood and the posterior mode estimators perform better than posterior mean andmedian. Interval estimation shows that Bayesian credibility intervals perform better than the respectiveclassical confidence intervals.139
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