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Diferenças

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wbonat 		pessoais:wbonat:nutri [2010/02/13 15:26]
wbonat
Linha 1: Linha 1:
-====== Aplicações de inferência bayesiana aproximada para modelos gaussianos latentes espaço temporais ​======+===== Aplicações de inferência bayesiana aproximada para modelos gaussianos latentes espaço temporais =====
  
-==== Resumo ====+== Dissertação apresentado ao Programa de Pós-graduação em Métodos Numericos em Engenharia da UFPR ==
  
-A família dos modelos gaussianos latentes é adaptável a uma grande quantidade de aplicações que requere modelagem complexa. +{{:​pessoais:​wbonat:​tesewagner.pdf| Dissertação completa}}
  
-Em particular, dados espaço-temporais estão entre as mais desafiadoras para modelagem estatística. ​+====== Códigos dos exemplos ======
  
-O objetivo deste trabalho foi revisar algumas possíveis estratégias de modelagem para dados deste tipo, incluindo interações espaço-temporal. +{{:​pessoais:​wbonat:​iqa.r|Qualidade da água de reservatórios operados pela Copel no estado do Paraná}}
  
-A inferência nesta classe de modelos é comumente realizada usando métodos computacionalmente intensivos, tais como, os algoritmos MCMC \textit{Markov Chain Monte Carlo}. +{{:​pessoais:​wbonat:​aedes.r|Investigando fatores associados a ocorrência de Aedes aegypti coletados em ovitrampas em Recife/PE}}
  
-Entretanto implementações rotineiras de tais algoritmos em problemas espaciais e/ou temporais não estão livres de problemas associados à dimensão e estrutura de dependências. +{{:​pessoais:​wbonat:​citrus.r| Análise do padrão espaço-temporal da leprose-dos-citrus}}
  
-Assim novos métodos e algoritmos para inferência nesta família de modelos têm sido propostos. ​+====== Funções adicionais ======
  
-Este trabalho revisou a abordagem '​INLA'​ '​\textit{Integrated Nested Laplace Approximations}' proposta por RUE, MARTINO e CHOPIN (2009), ​+{{:​pessoais:​wbonat:​descritiva.r| Faz vários boxplots na mesma janela.}}
  
-que se mostrou eficiente para ajustar modelos altamente estruturados em diversas situações práticas. +{{:​pessoais:​wbonat:​mat.inla.r| Escreve a matriz de interação na forma do INLA}}
  
-A nova metodologia de inferência foi aplicada ​a três problemas com diferentes objetivos e estruturas no conjunto ​de dados. ​+{{:​pessoais:​wbonat:​restricoes.r| Constrói ​a matriz ​de restrições}}
  
-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. +{{:​pessoais:​wbonat:​mat.temporal.r| Constrói a matriz de um random walk de primeira ordem}}
  
-Os conjuntos de dados foram selecionados de modo a cobrir os modelos mais comumente usados na literatura. +{{:​pessoais:​wbonat:​mat.espacial.r| Constrói a matriz de um CAR espacial}}
  
-O primeiro conjunto refere-se a avaliações da qualidade da água, assumindo normalidade para a variável resposta.  +{{:​pessoais:​wbonat:​grp2sp.r| Converte um arquivo da classe gpc para sp}}
- +
-O segundo conjunto tem como resposta a contagens de ovos do mosquito \textit{Aedes aegypti} coletados em ovitrampas em Recife/PE,  +
- +
-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. +
- +
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- +
- +
- +
- +
-====== 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}}+
  
 +{{:​pessoais:​wbonat:​voronoi.r| Constrói uma tecelagem de Voronoi com base em um conjunto de coordenadas}}
    

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