Abordagem bayesiana para polinômios fracionários
Em inúmeras situações práticas a relação entre uma variável resposta e uma ou mais covariáveis é curvada. Dentre as diversas formas de representar esta curvatura, Royston e Altman (1994) propuseram uma extensa famı́lia de funções denominada de Polinômios Fracionários (Fractional Polynomials - FP )....
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de documento: | tese |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2019 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Repositório: | Repositório Institucional da UNESP |
| Idioma: | português |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unesp.br:11449/181746 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/11449/181746 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Regressão não linear Monte Carlo Hamiltoniano Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov. nonlinear regression Monte Carlo Hamiltonian Markov chain Monte Carlo |
| Resumo: | Em inúmeras situações práticas a relação entre uma variável resposta e uma ou mais covariáveis é curvada. Dentre as diversas formas de representar esta curvatura, Royston e Altman (1994) propuseram uma extensa famı́lia de funções denominada de Polinômios Fracionários (Fractional Polynomials - FP ). Bové e Held (2011) im- plementaram o paradigma bayesiano para FP sob a suposição de normalidade dos erros. Sua metodologia é fundamentada em uma distribuição a priori hiper − g (Liang et al., 2008), que, além de muitas propriedades assintóticas interessantes, garante uma predição bayesiana de modelos consistente. Nesta tese, compara-se as abordagens clássica e Bayesiana para PF a partir de dados reais disponı́veis na litera- tura, bem como por simulações. Além disso, propõem-se uma abordagem Bayesiana para modelos FPs em que a potência, diferentemente dos métodos usuais, pode as- sumir qualquer valor num determinado intervalo real e é estimada via métodos de simulação HMC (Monte Carlo Hamiltoniano) e MCMC (Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov). Neste modelo, para o caso de um FP de segunda ordem, ao contrário dos modelos atualmente disponı́veis, apenas uma potência é estimada. Avalia-se este modelo a partir de dados simulados e em dados reais, sendo um deles com transformação de Box-Cox. |
|---|