Análise bayesiana empírica de dados dicotômicos com erros e classificações repetidas

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-09T14:01:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 disserta__o_magdacarvalhopires_estat_stica.pdf: 421749 bytes, checksum: 3b654b0e61bcc0db50b41a154c0a17f4 (MD5) Previous issue date: 1Considera-se o problema da estimação bayesiana de uma proporção p de interesse onde a classificação das unidades esta sujeita a erros de diagnostico. Na abordagem Bayesiana, a utilização de distribuições a priori Uniforme com parâmetros zero e um para os erros de classificação e para proporção de interesse geram uma média a posteriori para proporção igual 0,50 independentemente do resultado amostral, além de grande variabilidade. ´E necessário, portanto, que a distribuição a priori seja informativa, o que nem sempre é possível. Neste trabalho, utiliza-se classificações repetidas e distribuição a priori empyrica para apresentar uma solução ao problema. Resultados de simulação indicam que a metodologia desenvolvida apresenta uma boa estimativa da proporção de interesse quando o número de classificações repetidas é igual ou superior a trê