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Distribuição a Posteriori de Referência Log-Gama Negativapara a Função de Sobrevivência do Modelo ExponencialVera Lucia D. TomazellaUniversidade Federal de São CarlosMayara Piani Luna da SilvaUniversidade Federal de São CarlosCamila Bertini MartinsUniversidade Federal de São CarlosNeste artigo estudamos sob a perspectiva de análise de referência Bayesiana objetiva a construçãoda priori e posteriori de referência para a função de sobrevivência do modelo exponencial. A análise dereferência Bayesiana introduzida por Bernardo (1979) é um método de produzir afirmações inferênciaisque dependem apenas do modelo assumido e dos dados observados. O objetivo é encontrar uma específicafunção a priori de referência para os parâmetros desconhecidos do modelo e uma distribuição aposteriori de referência, a qual será dominada pelos dados observados. As distribuições a posteriori dereferência são obtidas através do uso formal do teorema de Bayes com a função a priori de referência,onde os resultados encontrado neste trabalho conduziu a distribuições a priori e a posteriori conhecidasna literatura podendo, estas serem utilizadas para estimações dos parâmetros de interesse.Palavras-Chave: Análise de referência bayesina objetiva, Priori de referência, Função de sobrevivência,Modelo exponencial.153
Análise Bayesiana do Modelo Log-Binomial: ComparaçãoEmpírica de Três Prioris Não-InformativasVanessa Bielefeldt Leotti TormanDepartamento de Estatística e Programa de Pós-Graduação emEpidemiologia - UFRGSSuzi Alves CameyDepartamento de Estatística e Programa de Pós-Graduação emEpidemiologia - UFRGSO modelo log-binomial modela a relação entre um desfecho dicotômico e preditores (contínuos ounão), com a vantagem de estimar diretamente o risco relativo (RR), medida de grande interesse emepidemiologia. Entretanto, este modelo não é comumente utilizado pois os programas usuais de análiseclássica frequentemente enfrentam problemas de convergência do algoritmo de maximização da verossimilhança.Neste trabalho, fez-se a análise Bayesiana do modelo log-binomial através do WinBUGS paraum conjunto de dados onde os programas SAS e R não convergem. Três prioris não-informativas foramutilizadas. A abordagem Bayesiana para o modelo log-binomial superou facilmente a dificuldade de convergência.Entre as três prioris propostas, a priori Uniforme teve o pior desempenho, recomendando-seassim a priori Normal ou dflat.154
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Distribuição a Posteriori de Referência Log-Gama Negativapara a Função de Sobrevivência do Modelo ExponencialVera Lucia D. TomazellaUniversidade Federal de São CarlosMayara Piani Luna da SilvaUniversidade Federal de São CarlosCamila Bertini MartinsUniversidade Federal de São CarlosNeste artigo estudamos sob a perspectiva de análise de referência Bayesiana objetiva a construçãoda priori e posteriori de referência para a função de sobrevivência do modelo exponencial. A análise dereferência Bayesiana introduzida por Bernardo (1979) é um método de produzir afirmações inferênciaisque dependem apenas do modelo assumido e dos dados observados. O objetivo é encontrar uma específicafunção a priori de referência para os parâmetros desconhecidos do modelo e uma distribuição aposteriori de referência, a qual será dominada pelos dados observados. As distribuições a posteriori dereferência são obtidas através do uso formal do teorema de Bayes com a função a priori de referência,onde os resultados encontrado neste trabalho conduziu a distribuições a priori e a posteriori conhecidasna literatura podendo, estas serem utilizadas para estimações dos parâmetros de interesse.Palavras-Chave: Análise de referência bayesina objetiva, Priori de referência, Função de sobrevivência,Modelo exponencial.153