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Propriedades a posteriori em modelos de regressão Bayesianos e aplicações em grandes e complexos bancos de dados industriais e médicos

Processo: 19/27636-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2020
Data de Término da vigência: 31 de março de 2023
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Francisco Louzada Neto
Beneficiário:Eduardo Ramos
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Assunto(s):Inferência bayesiana   Modelos de regressão   Banco de dados
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Inferência Bayesiana Objetiva | Modelos de Regressão | Prioris Objetivas Impróprias | Inferência Bayesiana

Resumo

Esta posição é focada no estudo das propriedades a posteriori em modelos de regressão Bayesianos, com possíveis aplicações em grandes e complexos bancos de dados industriais e médicos. O bolsista trabalhará sob a direção do professor Francisco Louzada no Instituto de Ciências Matemáticas e Informática da Universidade de São Paulo, São Carlos, Brasil. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
RAMOS, PEDRO L.; DEY, DIPAK K.; LOUZADA, FRANCISCO; RAMOS, EDUARDO. On Posterior Properties of the Two Parameter Gamma Family of Distributions. Anais da Academia Brasileira de Ciências, v. 93, n. 3, . (17/25971-0, 19/27636-9, 13/07375-0)
RAMOS, PEDRO L.; MOTA, ALEX L.; FERREIRA, PAULO H.; RAMOS, EDUARDO; TOMAZELLA, VERA L. D.; LOUZADA, FRANCISCO. Bayesian analysis of the inverse generalized gamma distribution using objective priors. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION, v. 91, n. 4, p. 31-pg., . (13/07375-0, 19/27636-9)