Proposta e avaliação de critérios de convergência para o método de monte carlo via cadeias de markov: casos uni e multivariados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2004
Autor(a) principal: Nogueira, Denismar Alves
Orientador(a): Sáfadi, Thelma
Banca de defesa: Loschi, Rosangêla Helena, Morais, Augusto Ramalho de, Ferreira, Daniel Furtado
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Programa de Pós-Graduação: DEX - Departamento de Ciências Exatas
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BRASIL
Palavras-chave em Português:
Correlação
Amostrador de Gibbs
Séries Temporais
Correlation
Gibbs Sampler
Time Series
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ_NÃO_INFORMADO
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/3236
Resumo: Estatística e Experimentação Agropecuária
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spelling 2014-08-25T21:17:56Z2014-08-25T21:17:56Z2014-08-252004-02-27NOGUEIRA, D. A. Proposta e avaliação de critérios de convergência para o método de monte carlo via cadeias de markov: casos uni e multivariados. 2004 121 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2004.https://repositorio.ufla.br/handle/1/3236UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDEX - Departamento de Ciências ExatasUFLABRASILCNPQ_NÃO_INFORMADOCorrelaçãoAmostrador de GibbsSéries TemporaisCorrelationGibbs SamplerTime SeriesProposta e avaliação de critérios de convergência para o método de monte carlo via cadeias de markov: casos uni e multivariadosProposal and evaluation of convergence diagnostics criterion for markov chain monte carlo methods: univariate and multivariate casesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisEstatística e Experimentação AgropecuáriaMétodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov têm sido estudados com aplicações em diversas áreas, mas uma das maiores dificuldades é determinar o tamanho adequado da amostra, ou seja, a convergência do processo para assim inferir sobre os parâmetros da distribuição de interesse. Dos critérios existentes na literatura, optou-se por estudar aqueles mais utilizados e mais simples de se implementar. Por isso, os objetivos foram: propor uma forma alternativa de aplicação combinada de quatro critérios univariados de convergência das seqüências de Markov (Gelman & Rubin, 1992a, Raftery & Lewis, 1992a, Geweke, 1992, Heidelberger & Welch, 1983), otimizando suas propriedades; apresentar uma forma alternativa de cálculo do critério de Brooks & Gelman (1998); e propor dois novos critérios multivariados de monitoramento da convergência. Para isso, dados referentes a dois modelos foram utilizados, sendo um de séries temporais com duas intervenções e erro ARMA(2,2) e o outro uma normal trivariada, considerando três situações distintas para a matriz de covariâncias. Em ambos os casos foram utilizados o Amostrador de Gibbs e aplicados os critérios para monitorar a convergência. Os resultados obtidos permitiram que se concluísse que: sugere-se a utilização dos critérios univariados do monitoramento da convergência de forma combinada; a forma alternativa de cálculo para o critério de Brooks & Gelman foi viável de ser aplicada e mostrou-se robusta numericamente; os dois novos critérios multivariados para monitorar a convergência das seqüências de Monte Carlo foram propostos com sucesso; o critério multivariado baseado na razão dos traços das matrizes de covariâncias e D foi considerado melhor.Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov têm sido estudados com aplicações em diversas áreas, mas uma das maiores dificuldades é determinar o tamanho adequado da amostra, ou seja, a convergência do processo para assim inferir sobre os parâmetros da distribuição de interesse. Dos critérios existentes na literatura, optou-se por estudar aqueles mais utilizados e mais simples de se implementar. Por isso, os objetivos foram: propor uma forma alternativa de aplicação combinada de quatro critérios univariados de convergência das seqüências de Markov (Gelman & Rubin, 1992a, Raftery & Lewis, 1992a, Geweke, 1992, Heidelberger & Welch, 1983), otimizando suas propriedades; apresentar uma forma alternativa de cálculo do critério de Brooks & Gelman (1998); e propor dois novos critérios multivariados de monitoramento da convergência. Para isso, dados referentes a dois modelos foram utilizados, sendo um de séries temporais com duas intervenções e erro ARMA(2,2) e o outro uma normal trivariada, considerando três situações distintas para a matriz de covariâncias. Em ambos os casos foram utilizados o Amostrador de Gibbs e aplicados os critérios para monitorar a convergência. Os resultados obtidos permitiram que se concluísse que: sugere-se a utilização dos critérios univariados do monitoramento da convergência de forma combinada; a forma alternativa de cálculo para o critério de Brooks & Gelman foi viável de ser aplicada e mostrou-se robusta numericamente; os dois novos critérios multivariados para monitorar a convergência das seqüências de Monte Carlo foram propostos com sucesso; o critério multivariado baseado na razão dos traços das matrizes de covariâncias e D foi considerado melhor.Sáfadi, ThelmaLoschi, Rosangêla HelenaMorais, Augusto Ramalho deFerreira, Daniel FurtadoNogueira, Denismar Alvesinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALDISSERTAÇÃO_Proposta e Avaliação de Critérios de Convergência para o Método de Monte Carlo via Cadeias de Markov Casos Uni e Multivariados..pdfDISSERTAÇÃO_Proposta e Avaliação de Critérios de Convergência para o Método de Monte Carlo via Cadeias de Markov Casos Uni e Multivariados..pdfapplication/pdf2960105https://repositorio.ufla.br/bitstreams/222db34e-2f7f-4382-bf21-0c8df86ed251/downloadc86d254d647b7664aaa9f0886cee80efMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/d586da0f-cc87-49cf-8d96-731e7ddd4a9b/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Proposta e Avaliação de Critérios de Convergência para o Método de Monte Carlo via Cadeias de Markov Casos Uni e Multivariados..pdf.txtDISSERTAÇÃO_Proposta e Avaliação de Critérios de Convergência para o Método de Monte Carlo via Cadeias de Markov Casos Uni e Multivariados..pdf.txtExtracted texttext/plain106008https://repositorio.ufla.br/bitstreams/8630a85c-448e-456d-b61d-19e145da5ed0/download7257be298b42ac77fad1487e8301630aMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Proposta e Avaliação de Critérios de Convergência para o Método de Monte Carlo via Cadeias de Markov Casos Uni e Multivariados..pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Proposta e Avaliação de Critérios de Convergência para o Método de Monte Carlo via Cadeias de Markov Casos Uni e Multivariados..pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2994https://repositorio.ufla.br/bitstreams/e8e67161-1b2c-4a19-9238-201cc632d6b5/download80db846e8a25e72b486efa02f3753822MD54falseAnonymousREAD1/32362025-08-05 17:12:31.961open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/3236https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-05T20:12:31Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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