Biblioteca Florestal
Digital

Prioris para modelos probabilísticos discretos em ciências agrárias

Mostrar registro simples

dc.contributor.advisor Santos, Eufrázio de Souza
dc.contributor.author Saraiva, Cristiane Almeida
dc.date.accessioned 2014-06-04T18:37:41Z
dc.date.available 2014-06-04T18:37:41Z
dc.date.issued 2007-03-30
dc.identifier.citation SARAIVA, C. A. Prioris para modelos probabilísticos discretos em ciências agrárias. 2007. 51 f. Dissertação (Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife. 2007. pt_BR
dc.identifier.uri http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br/handle/123456789/9068
dc.description Dissertação de mestrado defendida na Universidade Federal Rural de Pernambuco pt_BR
dc.description.abstract Objetivando selecionar prioris mais adequadas para dados discretos estudamos técnicas para determinação de prioris, tais como métodos de Laplace, método de Jeffreys e método de Haldane em que as prioris sâo conjugadas. Foi tomada uma amotra de dez granjas dentre as 53 existentes do Estado de Pernambuco com o propósito de estimar a probabilidade de ovos comerciais (grandes). Tendo em vista que os ovos são classificados como industrial, pequeno, médio, grande, extra e jumbo, classificamos os ovos em pequeno e grande. Os ovos industriais, pequenos e médios foram tidos como pequeno e os ovos grandes, extra e jumbo , como grande. Com a suposição de que os dados amostrais seguem uma distribuição binomial e utilizando prioris determinadas pelos métodos acima descritos, utilizamos o software Winbugs 1.4 com o qual foram calculados a média, desvio padrão, intervalo de credibilidade de 95% e sua amplitude. Para cada um dos métodos utilizamos 20.000 iterações das quais as 10.000 primeiras foram descartadas observando-se que o equilíbrio da cadeia iniciou-se com 12.500 iterações. Obtivemos uma estimativa média do parâmetro p o qual foi semelhante nos métodos de Laplace, Jeffreys e Haldane, correspondendo a aproximadamente p= 0,664. pt_BR
dc.description.abstract With the propose to choose priors more fited for discrete data, we study technics for determination of priors just as Laplace’s Methods, Jeffreys’s Methods and Haldane’s Methods which are conjugated prior. We take a sample of ten grange among the fifty three ones existent of the Pernambuco’s State to estimate the probability of commercial egg (big type). We suppose that the distribution from the sample data is binomial and we use the methods quoted above. The software used for that was the package Winbugs 1.4 where we compute the average, standard deviation, 95% credible interval and their amplitude. For each one of the methods it was observed that 20.000 iterations were sufficient since the balance of the chain already had established with 12.500 iterations. The estimated parameter p=0,664 was obtained by the Laplace’s Method, Jeffreys’s Method and Haldane’s Method. pt_BR
dc.format 51 folhas pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Universidade Federal Rural de Pernambuco pt_BR
dc.subject.classification Ciências Florestais::Silvicultura pt_BR
dc.subject.classification Ciências Florestais::Meio ambiente pt_BR
dc.subject.classification Ciências Florestais::Tecnologia e utilização de produtos florestais pt_BR
dc.subject.classification Ciências Florestais::Manejo florestal pt_BR
dc.title Prioris para modelos probabilísticos discretos em ciências agrárias pt_BR
dc.type Dissertação pt_BR

Arquivos deste item

Arquivos Tamanho Formato Visualização
Dissertacao_Cristiane Almeida Saraiva.pdf 654.2Kb application/pdf Visualizar/Abrir ou Pre-visualizar

Este item aparece na(s) seguinte(s) coleção(s)

Mostrar registro simples

Buscar em toda a Biblioteca


Sobre a Biblioteca Florestal

Navegar

Minha conta