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Modelos para Dados Categóricos com Estrutura TemporalPatrícia Lusie Coelho VelozoUniversidade Federal do Rio de JaneiroAlexandra Mello SchmidtUniversidade Federal do Rio de JaneiroNeste trabalho estamos interessadas em modelar categorias de quantidade de chuva. Neste caso,não estamos interessadas em quanto choveu, mas se choveu muito ou pouco, isto é, desejamos apenasapontar períodos de chuva intensa ou de seca. A chuva categorizada é uma variável discreta e ordinal.Utilizamos a temperatura e a umidade como variáveis explicativas do modelo. Pode-se supor que existeuma variável latente contínua. Esta variável contínua é dividida em intervalos e cada intervalo representauma categoria. Estas categorias representam a variável resposta. Incluindo esta variável na modelagem,a estimação dos parâmetros torna-se mais simples. Em geral, supõe-se que a distribuição desta variávelcontínua é uma distribuição normal. Porém, no caso da chuva, esta variável representa a quantidade dechuva em um determinado período. Logo, esta variável é não-negativa e inflacionada de zeros. Portanto,não é razoável supor uma distribuição normal. Neste trabalho, propomos que uma transformação destavariável latente possui distribuição normal. O enfoque do trabalho é Bayesiano e o modelo é ajustadousando MCMC.155
Desempate TécnicoFilipe Jaeger ZabalaDepartamento de Estatística - Universidade Federal de São PauloSérgio WechslerDepartamento de Estatística - Universidade Federal de São PauloNeste trabalho faz-se uma comparação entre as inferências bayesiana e frequentista para a estimaçãode proporções em um processo eleitoral brasileiro. Foi feito um contraponto entre as probabilidades aposteriori bayesianas e os intervalos/regiões de confiança frequentistas. Mostrou-se que os intervalos deconfiança apresentados pelos institutos de pesquisa brasileiros não possuem a confiança que afirmam ter,levando o autor a desenvolver uma metodologia alternativa, denominada neste trabalho como frequentistacorreta. De posse das abordagens bayesiana, frequentista correta e dos institutos, encontrou-se umteorema – em um cenário com dois candidatos – que relaciona intervalos de confiança frequentistas comprobabilidades a posteriori bayesianas. Para três candidatos são apresentados exemplos que contradizema noção de empate técnico definida pelos intitutos, largamente veiculada nos meios de comunicação.156
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Particle LearningCarlos M. Carvalho
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Uso de Métodos Bayesianos em Anál
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Bayesian Computing with INLAHåvard
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