Logo do repositório

Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade

dc.contributor.advisorMoala, Fernando Antônio [UNESP]
dc.contributor.authorPenha, Débora Luzia [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2014-08-13T14:50:49Z
dc.date.available2014-08-13T14:50:49Z
dc.date.issued2014-01-20
dc.description.abstractThe elicitation is a process that allows the incorporation of a prior information provided by an expert on some quantity, unknown and of interest, to the information from the experimental data. It can be used in many applied areas of knowledge, especially in situations where experimental data are not numerous because of the di culty or cost to obtain them. In Bayesian non-parametric approach, the density or the function of interest can be estimated without imposing any restrictive assumptions on its shape. Thus, the data allows determine the estimate of the interested function rather than conditioning it to a given parametric class functions. The aim of this paper is to apply the Bayesian nonparametric elicitation method of priors proposed by Oakley and O'Hagan (2007), Moala (2009) and Moala and O'Hagan (2010) to estimate the reliability function, considered completely unknown in its form, based only on the information provided by the expert.en
dc.description.abstractA elicitação é um processo que permite a incorporação da informação a priori fornecida por um especialista sobre alguma quantidade, desconhecida e de interesse, à informação proveniente dos dados do experimento. Pode ser utilizada em muitas áreas aplicadas do conhecimento, principalmente em situações nas quais os dados experimentais não são tão numerosos devido à di culdade ou custo para obtê-los. Na abordagem Bayesiana nãoparam étrica, a densidade ou a função de interesse podem ser estimadas sem imposição de quaisquer suposições restritivas sobre a sua forma. Assim, os dados permitem determinar a estimativa da função de interesse em vez de condicioná-la a pertencer a uma dada fam ília paramétrica. O objetivo do presente trabalho é realizar uma aplicação do método Bayesiano não-paramétrico de elicitação de prioris proposto por Oakley e O'Hagan (2007), Moala (2009) e Moala e O'Hagan (2010) a m de estimar a função de con abilidade, considerada completamente desconhecida em sua forma, baseando-se apenas na informação fornecida pelo especialista.pt
dc.format.extent85 f. : il.
dc.identifier.aleph000760059
dc.identifier.capes33004129046P9
dc.identifier.citationPENHA, Débora Luzia. Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade. 2014. 85 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Ciências e Tecnologia, 2014.
dc.identifier.file000760059.pdf
dc.identifier.lattes1621269552366697
dc.identifier.orcid0000-0002-2445-0407
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/108645
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.sourceAleph
dc.subjectComputação - Matematicapt
dc.subjectContabilidadept
dc.subjectCompressão de dados (Computação)pt
dc.subjectInferencia (Logica)pt
dc.subjectTeoria bayesiana de decisão estatisticapt
dc.subjectComputer science - Mathematicspt
dc.titleInferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidadept
dc.typeDissertação de mestrado
dspace.entity.typePublication
relation.isOrgUnitOfPublicationbbcf06b3-c5f9-4a27-ac03-b690202a3b4e
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscoverybbcf06b3-c5f9-4a27-ac03-b690202a3b4e
unesp.advisor.lattes1621269552366697
unesp.advisor.orcid0000-0002-2445-0407
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Ciências e Tecnologia, Presidente Prudentept
unesp.graduateProgramMatemática Aplicada e Computacional - FCTpt
unesp.knowledgeAreaMatemática aplicada e computacionalpt

Arquivos

Pacote original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
000760059.pdf
Tamanho:
2.04 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format