Nonlinear models for the analysis of repeated measurements: a Bayesian approach

• Processo: 98/11497-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 1999
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2000
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Roseli Aparecida Leandro
• Beneficiário: Roseli Aparecida Leandro
• Pesquisador Anfitrião: Antony O' Hagan
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Sheffield, Inglaterra
• Assunto(s): Modelos não lineares Modelagem de partição bayesiana
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Bayesian Approach | Gibbs Sampler | Metropolis Hastings | Nonlinear Models | Repeated Measurements

Resumo

The idea for this research arose from a study of nonlinear regression models for repeated measurements at the point of view of the classical inference - we saw that methods for repeated measurement data where the relationship the measured response, y, and the covariate x is nonlinear in the unknown parameters are less developed in the literature and that computational advances such as Gibbs Sampler and Metropolis - Hastings show great promise for the future of the Bayesian approach. (AU)