Inferência bayesiana para modelos binomiais com priori conjugada baseada em generalizações da distribuição beta

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Leite, Luana Mayara Lucas
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
BR
UFRN
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA APLICADA E ESTATÍSTICA
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Inferência bayesiana
Distribuição beta
Modelo binomial
Posteriori
Priori
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/63824
Resumo: The present dissertation aims to propose alternative conjugate prior distributions for the binomial model based on generalizations of the beta distribution. In this context, the developed methodology seeks to estimate the proportion parameter π of the binomial distribution using a Bayesian approach, employing generalizations of the beta distribution as priors in such a way that the posterior distribution also belongs to the same class as the prior. Additionally, the properties of these distributions will be studied in detail, with simulations conducted through random number generation. Their advantages over the beta distribution will be assessed, as the aim is to achieve better fitting results than those obtained by the beta distribution when compared.
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