Análise bayesiana dos parâmetros da distribuição valor extremo com aplicações

• Processo: 08/06096-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2008
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2009
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Fernando Antonio Moala
• Beneficiário: Marcelo Hartmann
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
• Assunto(s): Estimação de parâmetros Inferência bayesiana MCMC Inundações Chuva
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Densidade a Priori | Estimação | Inferência Bayesiana | Mcmc | Precipitação Pluvial Máxima | Valor Extremo | Inferência Bayesiana

Resumo

A distribuição valor extremo é muito utilizada na indústria com aplicações de análise de confiabilidade e de controle de qualidade e nas ciências ambientais para modelar valores extremos associados com inundação e chuva. A inferência Bayesiana, amplamente desenvolvida e muito utilizada nos dias de hoje, tem proporcionado uma estimação dos parâmetros da distribuição sob estudo com maior precisão principalmente em experimentos com poucos dados observados tornando-a de importante aplicação prática. Assim, neste projeto pretende-se com o uso da inferência Bayesiana estimar os parâmetros da distribuição valor extremo a fim de entendermos e quantificar o comportamento de eventos ambientais extremos. Também são apresentados predição, intervalar e pontual. Para desenvolvermos uma análise Bayesiana a fim de estimarmos os parâmetros da distribuição faremos uso de técnicas de simulação baseadas no algoritmo MCMC a fim de gerarmos as distribuições marginais e demais análises estatísticas de interesse. Uma aplicação prática com dados de precipitações máximas para ilustrar estes procedimentos será apresentada. Os resultados então serão comparados com os resultados obtidos com o uso da inferência frequentista apresentada em Hartmann, Moala e Mendonça (2008). (AU)