Equações simultâneas no contexto clássico e bayesiano: uma abordagem à produção de soja
Nos últimos anos tem aumentado a quantidade de pesquisadores e pesquisas científicas na plantação, produção e valor de soja no Brasil, em grão. Diante disso, a presente dissertação busca analisar os dados e ajustar modelos que expliquem, de forma satisfatória, a variabilidade observada da quantidade...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2011 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:tede2:tede2/5012 |
| Acceso en línea: | http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5012 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Produção de soja Modelos de equações simultâneas Monte Carlo via cadeia de Markov Algoritmo de Gibbs Algoritmo de Metropolis-Hastings Soybean production Simultaneous equations models Markov Chain Monte Carlo Gibbs algorithm Metropolis-Hastings algorithm CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA |
| Sumario: | Nos últimos anos tem aumentado a quantidade de pesquisadores e pesquisas científicas na plantação, produção e valor de soja no Brasil, em grão. Diante disso, a presente dissertação busca analisar os dados e ajustar modelos que expliquem, de forma satisfatória, a variabilidade observada da quantidade produzida e valor da produção de soja em grão no Brasil, no campo do estudo. Para o desenvolvimento dessas análises é utilizada a inferência clássica e bayesiana, no contexto de equações simultâneas através da ferramenta de mínimos quadrados em dois estágios. Na inferência clássica utiliza-se o estimador de mínimos quadrados em dois estágios. Na inferência bayesiana trabalhou-se o método de Monte Carlo via Cadeia de Markov com os algoritmos de Gibbs e Metropolis-Hastings por meio da técnica de equações simultâneas. No estudo, consideram-se as variáveis área colhida, quantidade produzida, valor da produção e produto interno bruto, no qual ajustou-se o modelo com a variável resposta quantidade produzida e depois a variável resposta valor da produção para finalmente fazer as correções e obter o resultado final, no método clássico e bayesiano. Através, dos desvios padrão, estatística do teste-t, critérios de informação Akaike e Schwarz normalizados destaca-se a boa aplicação do método de Monte Carlo via Cadeia de Markov pelo algoritmo de Gibbs, também é um método eficiente na modelagem e de fácil implementação nos softwares estatísticos R & WinBUGS, pois já existem bibliotecas prontas para compilar o método. Portanto, sugere-se trabalhar o método de Monte Carlo via cadeia de Markov através do método de Gibbs para estimar a produção de soja em grão, no Brasil. |
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