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--- pessoais:wbonat:nutri [2009/05/15 10:53]
wbonat
+++ pessoais:wbonat:nutri [2010/02/13 14:23]
wbonat
@@ Linha 1: / Linha 1: @@
-====== Tabelas e Formulários ======
+====== Aplicações de inferência bayesiana aproximada para modelos gaussianos latentes espaço temporais ======
-{{:disciplinas:pdf:tabeladistribuicaonormal.pdf|Tabela distribuição Normal}}
-{{:pessoais:wbonat:formulario.pdf|Formulário Geral}}
+==== Resumo ====
+A família dos modelos gaussianos latentes é adaptável a uma grande quantidade de aplicações que requere modelagem complexa.
-====== Equipes para a Resenha  ======
+Em particular, dados espaço-temporais estão entre as mais desafiadoras para modelagem estatística.
-===== Recomendações gerais =====
- - Comente brevemente a relevância do problema tratado pelo artigo.
- - Avalie a forma de condução da pesquisa. (Coleta e tratamento dos dados).
+O objetivo deste trabalho foi revisar algumas possíveis estratégias de modelagem para dados deste tipo, incluindo interações espaço-temporal.
- - Identifique quais as técnicas estatísticas utilizadas pelo autor. (Intervalo de Confiança, Teste de hipóteses,...etc).
+A inferência nesta classe de modelos é comumente realizada usando métodos computacionalmente intensivos, tais como, os algoritmos MCMC \textit{Markov Chain Monte Carlo}.
- - Comente sobre as técnicas e do seu uso para a solução do problema em questão.
+Entretanto implementações rotineiras de tais algoritmos em problemas espaciais e/ou temporais não estão livres de problemas associados à dimensão e estrutura de dependências.
- - Avalie a forma de emprego das técnicas estatísticas.
+Assim novos métodos e algoritmos para inferência nesta família de modelos têm sido propostos.
- - Comente brevemente sobre os principais resultados e em que a estatística colaborou para estes.
+Este trabalho revisou a abordagem 'INLA' '\textit{Integrated Nested Laplace Approximations}' proposta por RUE, MARTINO e CHOPIN (2009),
- - Conclua fazendo críticas, sugestões ou recomendações para a melhoria do artigo em termos de uso da estatística.
+que se mostrou eficiente para ajustar modelos altamente estruturados em diversas situações práticas.
+A nova metodologia de inferência foi aplicada a três problemas com diferentes objetivos e estruturas no conjunto de dados.
-===== Equipe 1 =====
+Sempre que possível os modelos ajustados pelo INLA, foram confrontados com ajustes de modelos aditivos generalizados para verificar a concordância entre as abordagens, principalmente no que diz respeito ao modo como captam os efeitos espaciais e temporais.
-  - Fernanda Uber
-  - Carolina W. Hartmann
-  - Juliana Gonçalves
-  - Lourdes Fedrovicz
-{{:pessoais:wbonat:04.pdf|Artigo sugerido}}
-===== Equipe 2 =====
+Os conjuntos de dados foram selecionados de modo a cobrir os modelos mais comumente usados na literatura.
-  - Ana Paula
-  - Ariane
-  - Francielly
-  - Laís
-  - Marina
-{{:pessoais:wbonat:05.pdf|Artigo sugerido}}
-===== Equipe 3 =====
+O primeiro conjunto refere-se a avaliações da qualidade da água, assumindo normalidade para a variável resposta.
-  - Andrieli
-  - Bruna Larissa
-  - Camila Náter
-  - Camila Ono
-  - Luíza
-{{:pessoais:wbonat:port.pdf|Artigo sugerido}}
-===== Equipe 4 =====
+O segundo conjunto tem como resposta a contagens de ovos do mosquito \textit{Aedes aegypti} coletados em ovitrampas em Recife/PE,
-  - Caroline Benvenutti
-  - Fabiane Volaco
-  - Helena Ferrari
-  - Marília Zaporolli
-  - Paola Altheia
-{{:pessoais:wbonat:v35n1a09.pdf|Artigo sugerido}}
+para a qual assume-se a distribuição binomial negativa.
+O terceiro conjunto corresponde a dados sobre a doença leprose-dos-citros, assumindo para a distribuição binomial para a variável resposta de presença ou ausência da doença.
+Nos três conjuntos de dados analisados foi feita ainda uma comparação entre os resultados obtidos pelas abordagens INLA e GAM (modelos aditivos generalizados).
+No primeiro problema os resultados produzidos pelas duas abordagens foram semelhantes.
+Para o segundo conjunto algumas diferenças importantes foram encontradas, covariáveis que pela abordagem GAM eram indicadas como significativas,
+pela abordagem INLA foram indicadas como não significativas, embora com predições semelhantes para os efeitos espaciais e temporais.
+O último é mais desafiador exemplo, mostrou uma grande diferença entre as abordagens na forma como captam os efeitos espaciais e temporais.
+De forma geral a abordagem GAM tende a suavizar demais estes efeitos e fornece intervalos de confiança pouco realísticos, ao passo que a abordagem INLA apresenta melhores resultados e intervalos de credibilidade para predições com melhor cobertura.
+Neste caso não foi possível obter estimativas confiáveis de interações espaço-temporais.
+Nos três exemplos, medidas de concordância entre as observações e os modelos foram tomadas, foram elas: erro quadrático médio, erro absoluto médio, correlação entre observados e preditos e taxa de cobertura.
+Por estas medidas em todos os exemplos analisados a abordagem INLA se mostrou mais flexiível e adequada a apresentou melhores resultados.
+====== Listas de exercícios ======
+{{:pessoais:wbonat:lista1nutri.pdf|Primeira lista - Intervalo de Confiança}}
+{{:pessoais:wbonat:testes.pdf|Segunda lista - Teste de hipótese}}
+====== Tabelas e Formulários ======
+{{:disciplinas:pdf:tabeladistribuicaonormal.pdf|Tabela distribuição Normal}}
+{{:pessoais:wbonat:formulario.pdf|Formulário Geral}}

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