Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística
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Navegando Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística por Autor "Araújo, Karine dos Santos"
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Dissertação Inferência bayesiana para modelos Poisson com priori conjugada baseada em misturas da distribuição Gama(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-03-17) Araújo, Karine dos Santos; Pereira, Marcelo Bourguignon; https://orcid.org/0000-0002-1182-5193; http://lattes.cnpq.br/9358366674842900; http://lattes.cnpq.br/8535082485035743; Nascimento, Fernando Ferraz do; Souza Filho, Nelson Lima deA inferência Bayesiana é uma metodologia estatística que combina informações prévias sobre os parâmetros do modelo com dados observacionais para estimar a distribuição a posteriori dos parâmetros desconhecidos. Uma das vantagens de utilizar prioris conjugadas é que a distribuição a posteriori resultante permanece dentro da mesma família de distribuições da priori, o que facilita tanto os cálculos quanto a interpretação intuitiva dos parâmetros da posteriori. Neste estudo, adotamos misturas de distribuições Gama como prioris conjugadas para o parâmetro λ da distribuição Poisson, o que proporciona uma abordagem mais flexível e capaz de se ajustar melhor às diferentes características dos dados. As misturas de distribuições Gama exploradas neste trabalho incluem a distribuição Lindley generalizada 1 (ABOUAMMOH; ALSHANGITI; RAGAB, 2015), a distribuição Lindley generalizada 2 (RAMOS; LOUZADA; MOALA, 2021) e a distribuição Lindley generalizada 3 (ZAKERZADEH; DOLATI, 2009). Essas distribuições são extensões da clássica distribuição Lindley. Para ilustrar a aplicação prática da metodologia proposta, realizamos um estudo com dados reais.