Uma abordagem clássica e bayesiana para os modelos de Gompertz e de Richards heteroscedásticos.

• Main Author: Buzolin, Prescila Glaucia Christianini
• Other Authors: Diniz, Carlos Alberto Ribeiro
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de São Carlos 2016
• Subjects: Teoria bayesiana de decisão estatística; Inferência bayesiana; Heteroscedasticidade; Modelos de crescimento sigmoidais; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
• Online Access: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4591

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissPGCB.pdf: 1168050 bytes, checksum: 6dc9351b4fed81fa76650df3ca9d8772 (MD5) Previous issue date: 2005-09-16 === This work presents a classical and a Bayesian approaches to two sigmoidal grownth curves, the Gompertz and the Richards models. We consider the homoscedastic assumption and a multiplicative heteroscedastic structure. For the classical approach we use the maximum likelihood method and for bayesian approach we consider non-informative priors. The posterioris summaries were obtained by the use of the Metropolis-Hastings algorithm. The illustration of both approaches is made using a simulated and a real data set. === Esta dissertação apresenta as abordagens Clássica e Bayesiana para os modelos de crescimento sigmoidais de Gompertz e de Richards. São consideradas as suposições de homoscedasticidade e heteroscedasticidade multiplicativa dos erros. Para a análise Clássica foi utilizado o método de máxima verossimilhança onde a obtenção das estimativas dos parâmetros ocorreu através de métodos iterativos. Para a análise bayesiana, foram consideradas prioris não informativas de Jeffreys e para a obtenção dos resumos a posteriori utilizamos o algoritmo de Metropolis-Hastings. Ambos os métodos foram ilustrados através de dados simulados e reais.