300 results on '"Achcar, Jorge Alberto"'
Search Results
252. Use of exponential power distributions for mixture models in the presence of covariates
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Achcar, Jorge Alberto, primary and De AraÚJo Pereira, Gilberto, additional
- Published
- 1999
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253. Mixture models for type II censored survival data in the presence of covariates
- Author
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Achcar, Jorge Alberto, primary and de Araújo Pereira, Gilberto, additional
- Published
- 1999
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254. Constant Hazard Function Models with a Change Point: A Bayesian Analysis Using Markov Chain Monte Carlo Methods
- Author
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Achcar, Jorge Alberto, primary and Loibel, Selene, additional
- Published
- 1998
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255. A useful reparameterization for the reliability in the Weibull case
- Author
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Achcar, Jorge Alberto, primary and Fogo, JoséCarlos, additional
- Published
- 1997
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256. Extreme value regression models: A useful reparameterization for the survival function
- Author
-
Achcar, Jorge Alberto, primary and Damasceno, Vera Lucia, additional
- Published
- 1996
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257. Inferences for Accelerated Life Tests Considering a Bivariate Exponential Distribution
- Author
-
Achcar, Jorge Alberto, primary
- Published
- 1995
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258. Use of approximate bayesian methods for the block and basu bivariate exponential distribution
- Author
-
Achcar, Jorge Alberto, primary and Melgar Santander, Luz Amanda, additional
- Published
- 1993
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259. Inferences for the Birnbaum— Saunders fatigue life model using bayesian methods
- Author
-
Achcar, Jorge Alberto, primary
- Published
- 1993
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260. A bayesian analysis of the accelerated life tests via the orthogonal parameters
- Author
-
Rodrigues, Josemar, primary, Achcar, Jorge Alberto, additional, and Louzada-Neto, Francisco, additional
- Published
- 1993
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261. Gravidez na adolescência e características socioeconômicas dos municípios do Estado de São Paulo, Brasil: análise espacial.
- Author
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Edson Zangiacomi Martinez, da Roza, Daiane Leite, Guimarães Caccia-Bava 1, Maria do Carmo Gullaci, Achcar, Jorge Alberto, and Dal-Fabbro, Amaury Lelis
- Abstract
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- Published
- 2011
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262. Regression Models for Correlated Biliary Data with Random Effects Assuming a Mixture of Normal Distributions.
- Author
-
Achcar, Jorge Alberto, Janeiro, Vanderly, and Mazucheli, Josmar
- Abstract
Summary: Binary responses are correlated when the sampling units are clustered or when repeated binary responses are taken on the same experiment unit. In this paper we present a Bayesian analysis of logistic regression models for correlated binary data with random effects. We assume that the random effects, namely α
i , i = 1, ..., n are draw from a mixture of normal distributions. This assumption gives a great flexibility of fit by correlated binary data. Considering Gibbs sampling with Metropolis-Hastings algorithms, we obtain Monte Carlo estimates for the posterior quantities of interest [ABSTRACT FROM AUTHOR]- Published
- 2003
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263. A Motivational Profile for Smoking Among Adolescents
- Author
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Bonilha, Amanda Gimenes, Souza, Elisa Sebba Tosta de, Sicchieri, Mayara Piani, Achcar, Jorge Alberto, Crippa, José Alexandre S., and Baddini-Martinez, José
- Abstract
To characterize a motivational profile of reasons for smoking among teenagers. To investigate the influence of clinical and social elements on observed scores.
- Published
- 2013
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264. Constant hazard against a change-point alternative: a bayesian approach with censored data.
- Author
-
Achcar, Jorge Alberto and Bolfarine, Heleno
- Published
- 1989
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265. Use of bayesian analysis to design of clinical trials with one treatment
- Author
-
Achcar, Jorge Alberto
- Abstract
Assuming a Weibull distribution, the posterior distribution for the median survival time is derived in the presence of arbitrary right censorship. In the design of clinical triaLs, suppose k follow-up periods have been completed and it is desired to plan the follow-up period k+1. In this context, criteria are presented that can be employed in determining the number of new patients to be enrolled in the follow-up period k+1.
- Published
- 1984
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266. Modeling the incidence and death rates of COVID-19 pandemic in different regions of the world
- Author
-
de Oliveira, Ricardo Puziol, Achcar, Jorge Alberto, and Nunes, Altacílio Aparecido
- Abstract
This paper reports a broad study using epidemic-related counting data of COVID-19 disease caused by the novel coronavirus (SARS-CoV-2). The considered dataset refers to 119 countries’ daily counts of reported cases and deaths in a fixed period. For the data analysis, it has been adopted a beta regression model assuming different regions of the world where it was possible to discover important economic, health and social factors affecting the behavior of the pandemic in different countries. The Bayesian method was applied to fit the proposed model. Some interesting conclusions were obtained in this study, which could be of great interest to epidemiologists, health authorities, and the general public in the face of the forthcoming hard times of the global pandemic.
- Published
- 2021
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267. A generalization of Basu-Dhar's bivariate geometric distribution to the trivariate case.
- Author
-
de Oliveira, Ricardo Puziol, Mazucheli, Josmar, and Achcar, Jorge Alberto
- Subjects
- *
GEOMETRIC distribution , *MARGINAL distributions , *MONTE Carlo method , *GAUSSIAN distribution , *BAYESIAN field theory , *CONTINUOUS distributions , *DISTRIBUTION (Probability theory) - Abstract
In this paper, it is introduced a new parametric distribution to be used in multivariate lifetime data analysis as an alternative for the use of some existing multivariate parametric models as the popular multivariate normal distribution which is the most widely used model assumed in the analysis of continuous multivariate data. Although the normal multivariate distribution has univariate marginal normal probability distributions and simple interpretations for all their parameters, it may not be well fitted by many data sets, especially in survival data applications, usually considering logarithm transformed data. In many cases the use of parametric multivariate discrete models could be more appropriate for the data analysis. In this paper, it is introduced a generalization of the bivariate Basu-Dhar geometric distribution to a trivariate case applied to count data. Some properties of this trivariate geometric distribution, including its marginal probability distributions, order statistics distributions, the probability generating function and some simulation studies are presented. It is also presented some discussion on an extension of the trivariate case for the multivariate case. Classical and Bayesian inferences are presented assuming censored or uncensored observations. To illustrate the proposed methodology, two applications with real lifetime data are considered as examples. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
- Published
- 2021
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268. Classical and Bayesian inference approaches for the exponentiated discrete Weibull model with censored data and a cure fraction.
- Author
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Lopes de Freitas, Bruno Caparroz, de Oliveira Peres, Marcos Vinicius, Achcar, Jorge Alberto, and Martinez, Edson Zangiacomi
- Subjects
- *
BAYESIAN field theory , *MAXIMUM likelihood statistics , *CENSORING (Statistics) , *DATA modeling , *DISTRIBUTION (Probability theory) - Abstract
In this paper, we introduce maximum likelihood and Bayesian parameter estimation for the exponentiated discrete Weibull (EDW) distribution in the presence of randomly right-censored data. We also consider the inclusion of a cure fraction in the model. The performance of the maximum likelihood estimation approach is assessed by conducting an extensive simulation study with different sample sizes and different values for the parameters of the EDW distribution. The uselfuness of the proposed model is illustrated with two examples considering real data sets. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
- Published
- 2021
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269. The log-linear model with a generalized gamma distribution for the error: A Bayesian approach
- Author
-
Achcar, Jorge Alberto, primary and Bolfarine, Heleno, additional
- Published
- 1986
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270. Inference for the trivariate Marshall-Olkin-Weibull distribution in presence of right-censored data.
- Author
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PUZIOL DE OLIVEIRA, RICARDO, DE OLIVEIRA PERES, MARCOS VINICIUS, ACHCAR, JORGE ALBERTO, and DAVARZANI, NASSER
- Subjects
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WEIBULL distribution , *MAXIMUM likelihood statistics , *CENSORING (Statistics) , *BIOMEDICAL engineering , *MONTE Carlo method , *INDUSTRIAL engineering , *LOGITS - Abstract
Multivariate lifetime data are common in many applications, especially in medical and engineering studies. In this paper, we consider a trivariate Marshall-Olkin-Weibull distribution to model trivariate data in presence of right censored data. Maximum likelihood and Bayesian methods are used to get the parameter estimators of interest. An extensive simulation study was performed to verify the effectiveness of the maximum likelihood estimators. Reliability data sets related to fiber failure strengths were considered to illustrate the performance of the proposed model under the classical and Bayesian approaches. As a result, note that the trivariate Marshall-Olkin-Weibull model could be considered as a good alternative to model trivariate lifetime data, especially under a Bayesian approach which could be of interest for the reliability analysis, as observed with the real data application in industrial engineering presented in the study or any other area of interest. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
- Published
- 2020
271. Comments.
- Author
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Rodrigues, Eliane Regina and Achcar, Jorge Alberto
- Published
- 2013
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272. Bayesian statistical analysis of daily returns runs in Brazilian stock exchange.
- Author
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de Oliveira, Ricardo Puziol, de Oliveira Peres, Marcos Vinicius, Cremoneze, Isabela Zara, and Achcar, Jorge Alberto
- Subjects
- *
BAYESIAN analysis , *INTEREST rate futures , *STATISTICS , *WEIBULL distribution , *INTEREST rate forecasting - Abstract
In the analysis of financial market data, random variations in price movements can share non-trivial statistical properties as observed for the distributions of returns, with possibility of absence of autocorrelations in asset returns, volatility in blocks and presence of asymmetry between rises and falls of stock values. Asset price fluctuations are usually investigated using time series models to obtain inferences about interest rates and future forecasts. In this study we consider the use of existing probability distributions to model run lengths and absolute historical price run returns as an alternative to the use of usual time series models with applications for time series obtained from the NYSE stock exchange for three private banks located in the Brazil in the period from July 19, 2013, to July 19, 2018. We assume discrete Weibull distributions as an alternative to the exponential law commonly used in this type of analysis. Under this modeling approach it is possible to obtain information about the structure of the market such as the probability of the stock market rising and falling daily and the magnitude of the returns. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
- Published
- 2023
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273. Development of multiparticulate systems based on natural polymers for morin controlled release.
- Author
-
Sales, Luciana Solera, Gimenes, Milena da Silva, Meneguin, Andréia Bagliotti, Barud, Hernane da Silva, Achcar, Jorge Alberto, and Brighenti, Fernanda Lourenção
- Subjects
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BIOPOLYMERS , *GELLAN gum , *MORIN , *SYSTEMS development , *BACTERIAL inactivation , *STREPTOCOCCUS mutans - Abstract
This study aimed to develop a multiparticulate system based on sodium alginate/gellan gum polymers for morin controlled release using standardized spray-dryer parameters. A 24 experimental factorial design was used to standardize spray-dryer parameters. After standardization, three systems with three different proportions of the natural polymers (50:50, 25:75, 75:25; sodium alginate: gellan gum) with and without morin (control) were developed. The systems were characterized according to its morphology and physicochemical properties. Next, the systems were evaluated regarding antibiofilm and antimicrobial activity against Streptococcus mutans. The factorial design indicated the use of the following parameters: i) air flow rate: 1.0 m3 /min; ii) outlet temperature: 120 °C; iii) natural polymers combination in different proportions; iiii) polymer concentration: 2 %. Scanning electron microscopy showed microparticles with spherical shape and rough surface. The samples released 99.86 % ± 9.36; 85.45 % ± 8.31; 86.87 % ± 3.83 of morin after 480 min. The systems containing morin significantly reduced S. mutans biofilm biomass, microbial viability and acidogenicity when compared to their respective controls. In conclusion, the spray-dryer parameters were standardized to the highest possible yield values and proved to be efficient for morin encapsulation and controlled release. Furthermore, these systems controlled important virulence factors of S. mutans biofilms. • Controlled release system containing morin has potential to control oral biofilm. • This study standardized spray dryer parameters to the highest possible yield values. • Systems for morin controlled release have been developed. • The systems were efficient to encapsulate morin and control the release rates. • The systems showed antimicrobial and antibiofilm activity against S. mutans. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
- Published
- 2023
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274. The exponentiated exponential mixture and non-mixture cure rate model in the presence of covariates.
- Author
-
Mazucheli, Josmar, Coelho-Barros, Emílio A., and Achcar, Jorge Alberto
- Subjects
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MEDICAL care , *HUMAN life cycle , *ESTIMATES , *BAYESIAN analysis , *CONFIDENCE intervals , *WEIBULL distribution - Abstract
Abstract: This paper presents estimates for the parameters included in long-term mixture and non-mixture lifetime models, applied to analyze survival data when some individuals may never experience the event of interest. We consider the case where the lifetime data have a two-parameters exponentiated exponential distribution. The two-parameter exponentiated exponential or the generalized exponential distribution is a particular member of the exponentiated Weibull distribution introduced by [31]. Classical and Bayesian procedures are used to get point and confidence intervals of the unknown parameters. We consider a general survival model where the scale, shape and cured fraction parameters of the exponentiated exponential distribution depends on covariates. [Copyright &y& Elsevier]
- Published
- 2013
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275. Heteroscedastic normal–exponential mixture models: Bayesian and classical approaches
- Author
-
Lopera, Liliana Garrido, Cepeda-Cuervo, Edilberto, and Achcar, Jorge Alberto
- Subjects
- *
HETEROSCEDASTICITY , *EXPONENTIAL functions , *MATHEMATICAL models , *BAYESIAN analysis , *DISTRIBUTION (Probability theory) , *ANALYSIS of variance , *EXPECTATION-maximization algorithms - Abstract
Abstract: In this paper, we introduce a Bayesian analysis for mixture of distributions belonging to the exponential family. As a special case we consider a mixture of normal exponential distributions including joint modeling of the mean and variance. We also consider joint modeling of the mean and variance heterogeneity. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods are used to obtain the posterior summaries of interest. We also introduce and apply an EM algorithm, where the maximization is obtained applying the Fisher scoring algorithm. Finally, we also include analysis of real data sets to illustrate the proposed methodology. [Copyright &y& Elsevier]
- Published
- 2011
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276. Bootstrap confidence intervals for the mode of the hazard function
- Author
-
Mazucheli, Josmar, Barros, Emílio Augusto Coelho, and Achcar, Jorge Alberto
- Subjects
- *
STATISTICAL sampling , *CONFIDENCE intervals , *STATISTICAL hypothesis testing , *DISTRIBUTION (Probability theory) - Abstract
Summary: In many applications of lifetime data analysis, it is important to perform inferences about the mode of the hazard function in situations of lifetime data modeling with unimodal hazard functions. For lifetime distributions where the mode of the hazard function can be analytically calculated, its maximum likelihood estimator is easily obtained from the invariance properties of the maximum likelihood estimators. From the asymptotical normality of the maximum likelihood estimators, confidence intervals can be obtained. However, these results might not be very accurate for small sample sizes and/or large proportion of censored observations. Considering the log-logistic distribution for the lifetime data with shape parameter , we present and compare the accuracy of asymptotical confidence intervals with two confidence intervals based on bootstrap simulation. The alternative methodology of confidence intervals for the mode of the log-logistic hazard function are illustrated in three numerical examples. [Copyright &y& Elsevier]
- Published
- 2005
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277. Modelagem da dependência entre testes para diagnóstico clínico usando funções cópula
- Author
-
Tovar Cuevas, José Rafael, Achcar, Jorge Alberto, Curi, Mariana, Garcia, Nancy Lopes, Moala, Fernando Antonio, Wechsler, Sergio, Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Estatística, and UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
- Subjects
Simulation methods ,Diagnóstico clínico ,Inferência bayesiana ,Cópulas (Estatística matemática) ,Estimativa de parâmetro ,Bayesian inference ,Parameter estimation ,Métodos de simulação ,Copula functions ,Clinical diagnosis - Abstract
Orientador: Jorge Alberto Achcar Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Resumo: A maioria dos estudos sobre estimação da prevalência e parâmetros de desempenho de testes para diagnóstico clínico não tem considerado que muitos dos métodos de diagnóstico incluem a medição de traços biológicos cuja resposta é expressa em escala contínua e que, devido ao fato de serem medidos no mesmo indivíduo, esses traços necessariamente apresentam algum tipo de dependência que pode ou não ser explicada como um fenômeno de comportamento linear ou de concordância. Além disso, a análise de dados realizada nesses estudos parte do pressuposto de que a estrutura dos testes é binária sem considerar o fato de que as observações assumem essa apresentação depois de serem dicotomizadas usando um ponto de corte estabelecido a partir de critérios clínicos. Nesta tese, apresenta-se uma proposta de abordagem Bayesiana ao problema da estimação da prevalência, da sensibilidade e da especificidade dos testes dentro de planejamentos que incluem a aplicação de dois ou três testes diagnósticos de triagem, os quais são produto da medição de igual número de traços biológicos expressos em escala contínua com ponto de corte para dicotimização e um padrão-ouro para verificação. Embora o objetivo principal do modelo estatístico proposto seja estudar o efeito da dependência entre resultados dos testes de triagem sobre as estimativas da prevalência e os parâmetros de desempenho, também se consideram alternativas para contornar outras dificuldades comuns neste tipo de estudos, como a falta de identificabilidade e o viés devido à não verificação com padrão-ouro de indivíduos com resultado negativo em ambos os testes de triagem (viés de verificação). A proposta considera o uso de três funções cópula para modelar a dependência e a avaliação de três níveis da mesma. Dado o enfoque Bayesiano do estudo, foi necessário desenvolver um procedimento para elicitar distribuições a priori em situações de total ausência de informação sobre o parâmetro de interesse, o que acontece com as cópulas, funções bastante desconhecidas na pesquisa médica. Os resultados obtidos com o modelo proposto foram comparados com aqueles obtidos utilizando a covariância como parâmetro de dependência e o pressuposto de independência. O modelo apresenta uma reparametrização que, a diferença da maioria dos métodos apresentados na literatura sobre o tema, permite obter diretamente as estimativas de interesse sem a necessidade de complexos procedimentos analíticos e computacionais. A presença de dependência tem pouco efeito sobre a estimativa da prevalência e afeta as estimativas dos parâmetros de desempenho, o efeito é mais forte quando o planejamento apresenta viés de verificação. Dependências fracas subestimam as sensibilidades e os outros parâmetros não apresentam viés, enquanto que dependências fortes superestimam todos os parâmetros. Nos casos em que os traços biológicos medidos não apresentam fortes modificações devido à presença da enfermidade (ou infecção) no indivíduo, as estimativas podem chegar a tomar valores 50% maiores que o valor real, o que pode implicar importantes erros na tomada de decisões relacionadas à forma de tratar a doença Abstract: Most studies to estimate the prevalence and performance clinical diagnostic test parameters have not considered that many of the diagnostic methods include the measurement of biological traits with outcome expressed in a continuous scale and that, due to these traits, are measured on the same individual, they necessarily have some kind of dependence that may or not be explained as a phenomenon of linear relation or agreement. Generally authors assume that the data have binary structure and they do not consider the fact the data take that form after of they be dichotomized using a cut-off. In this thesis, it is developed a proposal based on a Bayesian approach to the problem of estimating the prevalence, the sensitivity and the specificity of tests within designs that include the application of a gold standard for verification and two or three screening diagnostic tests each of them resulting from a measurement of a biological trait expressed in a continuous scale and dichotomization. Although the main objective of the proposed statistical model is to study the effect of dependence between test results on prevalence and performance test parameter estimates, it is also studied some alternatives found in the literature to address common difficulties in diagnostic test studies such as the lack of identifiability and the verification bias (specially when individuals with negative results in both screening tests are not verified by "gold standard"procedure). The proposed estimation method considers the use of three copula functions to study the effect of same number of dependence levels on the parameter test estimates. Since the study is based on a Bayesian approach, it was necessary to develop a procedure to eliciting prior distributions in situations of total absence of information about the parameter of interest, as is the case of copula functions that have been very little used in medical research. The obtained results are compared with those obtained using binary covariance and independence between test outcomes assumption, methods frequently used by other authors. Unlike the majority of methods presented in the literature on the matter, the proposed estimation model has a reparametrization that gives the estimates of interest directly without need of use complex analytical and computational methods and the results are easily obtained using a Winbugs 1.4. program. The dependence affects the estimates of the test parameters and it has little effect on the prevalence estimate. The effect is stronger in presence of verification bias. Weak dependences underestimate the sensitivities and other parameters are unbiased, while strong dependencies overestimate all parameters. In situations in which the biological traits measured did not show strong changes due to the presence of the disease (or infection) on the individual, the estimates can reach values close to 50% higher than the real value, which may involve important errors in decision making related to how to treat the disease Doutorado Estatística e Probabilidade Doutor em Estatística
- Published
- 2021
278. Inferência não paramétrica baseada no método H-splines para a intensidade de processos de Poisson não-homogêneos
- Author
-
Alcantara, Adeilton Pedro de, 1973, Dias, Ronaldo, 1959, Garcia, Nancy Lopes, 1964, Ferreira, Clecio da Silva, Achcar, Jorge Alberto, Ehlers, Ricardo Sandes, Garcia, Jesus Enrique, Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Estatística, and UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
- Subjects
Simulation methods ,Teoria do spline ,Nonparametric statistics ,Processos pontuais ,Spline theory ,Estatística não paramétrica ,Point processes ,Teoria da estimativa ,Métodos de simulação ,Estimation theory - Abstract
Orientadores: Ronaldo Dias, Nancy Lopes Garcia Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Resumo: Esta tese tem por objetivo propor uma nova metodologia baseada no método da expansão por bases B-splines e suas variantes para estimação não paramétrica da função intensidade...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital Abstract: The main goal of this thesis is to propose a new methodology based on the method of expansion by B-splines bases for non-parametric estimate of the intensity function...Note: The complete abstract is available with the full electronic document Doutorado Estatística Doutor em Estatística
- Published
- 2021
279. Estimação bayesiana e por maxima verossimilhança de modelos SIR estocasticos
- Author
-
Manfredini, Rodrigo Bonato, Hotta, Luiz Koodi, 1952, Achcar, Jorge Alberto, Ortega, Edwin Moises Marcos, Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Estatística, and UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
- Subjects
Monte Carlo method ,Método de Monte Carlo ,Epidemiology ,Epidemiologia ,Modelagem de dados ,Data modeling - Abstract
Orientador: Luiz Koodi Hotta Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica Resumo: Os modelos compartimentais têm sido amplamente utilizados para modelar epidemias. Vários métodos têm sido propostos na literatura para estimar os modelos, sendo os mais aplicados, estimadores pelo método de mínimos quadrados, estimadores de máxima verossimilhança e estimadores bayesianos baseados em simulação de Monte Carlo. Na maioria dos casos reais, os dados são apenas parcialmente observáveis. O trabalho considera o caso em que todos os dados são observados e o caso em que apenas os tempos de remoção são disponíveis. As propriedades amostrais dos estimadores de máxima verossimilhança e dos estimadores Bayesianos para dados completos e incompletos são investigadas através de simulação. Abstract: Compartmental models have been widely used in order to model epidemics. Several methods have been proposed in the literature to estimate the models, specially, the least squares method, maximum likelihood estimation and Bayes estimators based on Monte Carlo simulation. In the most of real cases, the data are only partially observable. The work considers the case that all the data are observed and the case that only the removal times are available. The sampling properties of the maximum likelihood and Bayes estimators for complete and incomplete data are investigated through simulation. Mestrado Inferência Mestre em Estatística
- Published
- 2021
280. Análise Bayesiana de dados composicionais na presença de covariáveis
- Author
-
Shimizu, Taciana Kisaki Oliveira [UNESP], Universidade Estadual Paulista (Unesp), Achcar, Jorge Alberto [UNESP], and Tarumoto, Mário Hissamitsu [UNESP]
- Subjects
Inferencia (Logica) ,Teoria bayesiana de decisão estatistica ,Compressão de dados (Computação) ,Computação - Matematica ,Computer science - Mathematics - Abstract
Made available in DSpace on 2014-08-13T14:50:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-02-24Bitstream added on 2014-08-13T18:00:27Z : No. of bitstreams: 1 000759735.pdf: 5936644 bytes, checksum: 2a76b56febeeca13c37e5729a1d4df30 (MD5) Dados composicionais consistem em vetores conhecidos como composições cujos componentes são positivos e definidos no intervalo (0,1) representando proporções ou frações de um “todo”. A soma desses componentes deve ser igual a um. Os dados composicionais estão presentes em diferentes áreas, como na geologia, ecologia, economia, medicina entre muitas outras. Desta forma há um grande interesse em novas abordagens de modelar dados composicionais. Neste estudo, introduzimos as transformações logaritmo da razão (alr) e Box-Cox em modelos usados para dados composicionais, assumindo erros normais não correlacionados. O objetivo principal deste trabalho é aplicar métodos Bayesianos para estes modelos utilizando os métodos padrões de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) para simular amostras da posteriori conjunta de interesse. Nós aplicamos a metodologia proposta em dois conjuntos de dados, sendo que um deles é sobre um experimento de medidas repetidas na qual introduzimos uma variável de efeito aleatório para capturar a dependência para os dados longitudinais e, além disso, a introdução de dois efeitos aleatórios extras no modelo. Estes resultados de modelagem podem ser de grande interesse em trabalhos aplicados que lidam com conjuntos de dados composicionais. Compositional data consist of known compositions vectors whose components are positive and defined in the interval (0,1) representing proportions or fractions of a “whole”. The sum of these components must be equal to one. Compositional data is present in different areas, as in ecology, economy, medicine among many others. In this way, there is a great interest in new modeling approaches for compositional data. In this study we introduced additive log-ratio (alr) and Box-Cox transformations models used for compositional data, under uncorrelated normal errors. The main objective of this project is to apply Bayesian methods to these models using standard Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to simulate samples of the joint posterior of interest. We apply the proposed methodology in two data sets, whereas one of them is about an experiment of repeated measures where we introduced a random effect variable to capture the dependence for the longitudinal data and also the introduction of two extra random effects in the model. These modeling results could be of great interest in the applied work dealing with compositional data sets.
- Published
- 2014
281. Aspectos computacionais para inferência na distribuição gama generalizada
- Author
-
Ramos, Pedro Luiz [UNESP], Universidade Estadual Paulista (Unesp), and Achcar, Jorge Alberto [UNESP]
- Subjects
Teoria bayesiana de decisão estatistica ,Funções gama ,Computação - Matematica ,Computer science - Mathematics - Abstract
Made available in DSpace on 2014-08-13T14:50:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-02-24Bitstream added on 2014-08-13T18:00:25Z : No. of bitstreams: 1 000759932.pdf: 2547215 bytes, checksum: d9c1a646c7db9fa2a6417e15ff25ff8c (MD5) Nesta dissertação, tem-se como objetivo desenvolver aspectos computacionais a fim de realizar inferência nos parâmetros da distribuição Gama Generalizada. A distribuição Gama Generalizada tem se mostrado um excelente modelo que leva a melhores inferências quando utilizamos dados de sobrevivência. No entanto, os Estimadores de Máxima Verossimilhança (EMV) da distribuição Gama Generalizada não têm o comportamento estável e para muitos casos não existem, apenas para amostras muito grandes. Na abordagem Bayesiana o problema permanece de tal forma que diferentes distribuições a priori podem ter grande efeito nas estimativas a posteriori de interesse. Neste trabalho, ao se utilizar a inferência Clássica, será demonstrado uma forma de simplificar as equações de verossimilhança, minimizando o problema de instabilidade do método. Considerando-se a abordagem Bayesiana, serão propostas diferentes distribuições a priori, empíricas ou não-informativas e seus efeitos serão estudados nas estimativas a posteriori. Serão propostos também diferentes métodos exploratórios, a fim de se obter bons valores iniciais para serem utilizados nos procedimentos de estimação dos parâmetros, considerando-se dados censurados (censura aleatória) sob o enfoque Clássico e Bayesiano. Por fim, serão apresentados alguns exemplos de aplicações, utilizando-se dados da literatura e dados reais. The most important goals of this research project are related to the study of computational aspects to get inferences for the parameters of the Generalized Gamma distribution. The Generalized Gamma distribution is a good option to get better inferences for lifetime data, but usually in applications, the maximum likelihood estimators (MLE) of the parameters of the distribution could be very unstable depending on appropriated initial values in the numerical iterative procedure, especially for small sample sizes. Under a Bayesian approach, we observe that the posterior distributions could depend heavily on the choice of a prior distribution. In this work, using the classical inference will be shown a way to simplify the likelihood equations, minimizing the problem of instability of the method. Under a Bayesian approach, we will study the effect of different empirical and non-informative prior distributions on the posterior estimates, especially for small sample sizes. Numerical methods are also proposed in this work, in order to get good initial values used to improve the obtained inferences, considering censored data (random censoring) under the Classical and Bayesian approach. Simulated and real data sets will be used to illustrate the proposed methodology.
- Published
- 2014
282. Non-homogeneous Poisson process in the presence of one or more change-points, an application to air pollution data
- Author
-
Lorena Vicini, Hotta, Luiz Koodi, 1952, Achcar, Jorge Alberto, Ortega, Edwin Moises Marcos, Moala, Fernando Antonio, Andrade Filho, Mario de Castro, Dias, Ronaldo, Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Estatística, and UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
- Subjects
Ar - Poluição - Métodos estatísticos ,Monte Carlo method ,Processos de Poisson ,Teoria bayesiana de decisão estatística ,Processos de Markov ,Método de Monte Carlo ,Air - Pollution - Statistical methods ,Poisson processes ,Bayesian statistical decision theory ,Markoff processes - Abstract
Orientadores: Luiz Koodi Hotta, Jorge Alberto Achcar Tese (doutorado) ¿ Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Resumo: A poluição do ar é um problema que tem afetado várias regiões ao redor do mundo. Em grandes centros urbanos, como é esperado, a concentração de poluição do ar é maior. Devido ao efeito do vento, no entanto, este problema não se restringe a esses centros, e consequentemente a poluição do ar se espalha para outras regiões. Os dados de poluição do ar são modelados por processos de Poisson não-homogêneos (NHPP) em três artigos: dois usando métodos Bayesianos com Markov Chain Monte Carlo (MCMC) para dados de contagem, e um usando análise de dados funcionais. O primeiro artigo discute o problema da especificação das distribuições a priori, incluindo a discussão de sensibilidade e convergência das cadeias MCMC. O segundo artigo introduz um modelo incluindo pontos de mudança para NHPP com a função taxa modelada por uma distribuição gama generalizada, usando métodos Bayesianos. Modelos com e sem pontos de mudança foram considerados para fins de comparação. O terceiro artigo utiliza análise de dados funcionais para estimar a função taxa de um NHPP. Esta estimação é feita sob a suposição de que a função taxa é contínua, mas com um número finito de pontos de descontinuidade na sua primeira derivada, localizados exatamente nos pontos de mudança. A função taxa e seus pontos de mudança foram estimadas utilizando suavização splines e uma função de penalização baseada nos candidatos a pontos de mudança. Os métodos desenvolvidos neste trabalho foram testadas através de simulações e aplicados a dados de poluição de ozônio da Cidade do México, descrevendo a qualidade do ar neste centro urbano. Ele conta quantas vezes, em um determinado período, a poluição do ar excede um limiar especificado de qualidade do ar, com base em níveis de concentração de ozônio. Observou-se que quanto mais complexos os modelos, incluindo os pontos de mudança, melhor foi o ajuste Abstract: Air pollution is a problem that is currently affecting several regions around the world. In major urban centers, as expected, the concentration of air pollution is higher. Due to wind effect, however, this problem does not remain constrained in such centers, and air pollution spreads to other regions. In the thesis the air pollution data is modeled by Non-Homogeneous Poisson Process (NHPP) in three papers: two using Bayesian methods with Markov Chain Monte Carlo (MCMC) for count data, and one using functional data analysis. Paper one discuss the problem of the prior specification, including discussion of the sensitivity and convergence of the MCMC chains. Paper two introduces a model including change point for NHPP with rate function modeled by a generalized gamma distribution, using Bayesian methods. Models with and without change points were considered for comparison purposes. Paper three uses functional data analysis to estimate the rate function of a NHPP. This estimation is done under the assumption that the rate function is continuous, but with a finite number of discontinuity points in its first derivative, exactly at the change-points. The rate function and its change-points were estimated using splines smoothing and a penalty function based on candidate change points. The methods developed in this work were tested using simulations and applied to ozone pollution data from Mexico City, describing the air quality in this urban center. It counts how many times, in a determined period, air pollution exceeds a specified threshold of air quality, based on ozone concentration levels. It was observed that the more complex the models, including change-points, the better the fitting Doutorado Estatística Doutor em Estatística
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- 2012
283. SEIR models with time in-homogeneous removal rate
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Márcio Augusto Diniz, Achcar, Jorge Alberto, Hotta, Luiz Koodi, 1952, Pinheiro, Aluísio de Souza, Martinez, Edson Zangiacomi, Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Estatística, and UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
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Métodos MCMC (Estatística) ,MCMC methods ,Inferência bayesiana ,Epidemiology ,SEIR epidemic models ,Modelos epidemiológicos SEIR ,Bayesian inference ,Epidemiologia - Abstract
Orientadores: Jorge Alberto Achcar, Luiz Koodi Hotta Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Resumo: A modelagem matemática de epidemias apresenta grande relevância para a área de epidemiologia por possibilitar uma melhor compreensão do desenvolvimento da doença na população e permitir analisar o impacto de medidas de controle e erradicação. Neste contexto, os modelos compartimentais SEIR (Suscetíveis - Expostos - Infectantes - Removidos) que foram introduzidos por Kermarck e Mckendrick (1927 apud YANG, 2001, Capítulo 1) são extremamente utilizados. Esta dissertação discute o modelo SEIR encontrado em Lekone e Finkenstädt (2006) que considera a introdução das medidas de intervenção na taxa de contato entre suscetíveis e infectantes, e é aplicado aos dados parcialmente observados da epidemia de febre hemorrágica Ebola, ocorrida no Congo em 1995, através de métodos bayesianos. Em uma segunda etapa, o modelo é modificado a fim de considerar a introdução das medidas de intervenção também na taxa de remoção. A utilização da taxa de remoção não homogênea permite uma quantificação do impacto das medidas de intervenção mais próxima da realidade. Além disso, nos dois modelos considerados, uma análise da incerteza gerada pela observação parcial dos dados e uma análise de sensibilidade da escolha das distribuições a priori são realizadas a partir de simulações. E também, é apresentada uma discussão sobre erros de especificação da taxa de remoção Por fim, os dois modelos são aplicados aos dados da epidemia de febre hemorrágica Ebola e os resultados são discutidos Abstract: Mathematical modeling of epidemics has great relevance to the area of epidemiology by enabling a better understanding of the development of the disease in the population and allow the analysis of the impact of eradication and control measures. In this context, SEIR (Susceptible-Exposed-Infectious-Removed) compartmental models that were introduced by Kermarck e Mckendrick (1927 apud YANG, 2001, Chapter 1) are extremely used. This essay discusses the SEIR model found in Lekone e Finkenstädt (2006) that considers the introduction of intervention measures in the contact rate between susceptible and infectious, and is applied to data partially observed the outbreak of Ebola hemorrhagic fever in Congo, held in 1995, by Bayesian methods. In a second step, the model is modified in order to consider the introduction of intervention measures in the removal rate. The use of time in-homogeneous removal rate allows quantification of the impact of intervention measures closer to reality. In addition, both models considered, an analysis of uncertainty generated by partial observation and a sensitivity analysis of the choice of a priori distributions are made from simulations. And also, a discussion about errors of removal rate specification. Finally, the two models are applied to the data of Ebola hemorrhagic fever epidemic and the results are discussed Mestrado Métodos Estatísticos Mestre em Estatística
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- 2011
284. Dados de sobrevivência multivariados na presença de covariáveis e observações censuradas: uma abordagem bayesiana
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Santos, Carlos Aparecido dos and Achcar, Jorge Alberto
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Bivariate Weibull distributions ,Análise de sobrevivência ,Inferência bayesiana ,Bayesian analysis ,Censoring data ,Block & Basu bivariate exponential distribution ,Distribuições bivariadas Weibull ,Covariáveis ,MCMC methods ,Cópula ,Dados censurados ,PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA [CIENCIAS EXATAS E DA TERRA] ,Algorítmos MCMC ,Distribuição exponencial bivariada de Block & Basu ,Álise Bayesiana ,Copula functions ,Covariates - Abstract
In this work, we introduce a Bayesian Analysis for survival multivariate data in the presence of a covariate vector and censored observations. Different frailties or latent variables are considered to capture the correlation among the survival times for the same individual. We also introduce a Bayesian analysis for some of the most popular bivariate exponential distributions introduced in the literature. A Bayesian analysis is also introduced for the Block & Basu bivariate exponential distribution using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods and considering lifetimes in presence of covariates and censored data. In another topic, we introduce a Bayesian Analysis for bivariate lifetime data in the presence of covariates and censoring data assuming different bivariate Weibull distributions derived from some existing copula functions. A great computational simplification to simulate samples for the joint posterior distribution is obtained using the WinBUGS software. Numerical illustrations are introduced considering real data sets considering every proposed methodology. Nesta tese introduzimos uma an´alise Bayesiana para dados de sobreviv encia multivariados, na presen¸ca de um vetor de covari´aveis e observa¸c oes censuradas. Diferentes fragilidades ou vari´aveis latentes s ao consideradas para capturar a correla¸c ao existente entre os tempos de sobreviv encia, para o mesmo indiv´ıduo. Tamb´em apresentamos uma an´alise Bayesiana para algumas das mais populares distribui¸c oes exponenciais bivariadas introduzidas na literatura. Uma an´alise Bayesiana tamb´em ´e introduzida para a distribui¸c ao exponencial bivariada de Block & Basu, usando m´etodos MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) e considerando os tempos de sobreviv encia na presen¸ca de covari´aveis e dados censurados. Em outro t´opico, introduzimos uma an´alise Bayesiana para dados de sobreviv encia bivariados na presen¸ca de covari´aveis e observa¸c oes censuradas, assumindo diferentes distribui¸c oes bivariadas Weibull derivadas de algumas fun¸c oes c´opulas existentes. Uma grande simplifica¸c ao computacional para simular amostras da distribui¸c ao a posteriori conjunta de interesse ´e obtida usando o software WinBUGS. Ilustra¸c oes num´ericas s ao introduzidas considerando conjunto de dados reais, para cada uma das metodologias propostas.
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- 2010
285. Utilização de técnicas bayesianas em modelos de regressão de Poisson para dados de contagem longitudinais e dados de contagem com medidas repetidas apresentando excesso de zeros
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Tsuchiya, Nilton and Achcar, Jorge Alberto
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Modelos inflacionados de zeros ,MCMC ,Análise de regressão ,Modelo bayesiano hierárquico ,PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA [CIENCIAS EXATAS E DA TERRA] ,Dados de contagem - Abstract
Financiadora de Estudos e Projetos In medical and biological researches we often .nd count data. For longitudinal count data, usual Poisson regression models, assuming independence among observations, are not applicable because of the correlation of these measures. This work presents hierarchical Bayesian models considering random e¤ects to analyze longitudinal count data. A Normal and a Gamma distribution are considered to these e¤ects besides the mixture of Normal distributions. We also present zero in.ated Poisson (ZIP) regression models for repeated measures. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is used to estimate the parameters. Keywords: Longitudinal Count Data; Poisson Regression Model; Zero In.ated Model; Hierarchical Model; Bayesian Analysis; MCMC Methods. Nas pesquisas médicas e biológicas é comum encontrar dados de contagem. Por exem- plo, as variáveis podem ser dadas pelo número de hospitalizações para cada paciente em unidades básicas de saúde. Para dados de contagem longitudinais, o uso de modelos de regressão de Poisson usuais, que assumem independência entre as observações, não é satis- fatório, visto que as observações de um mesmo indivíduo são usualmente correlacionadas. Assim, efeitos aleatórios são considerados para capturar a possível correlação destas ob- servações além de superdispersão associada a outros fatores. Neste trabalho são uti- lizados modelos Bayesianos hierárquicos considerando diferentes distribuições aos efeitos aleatórios para analisar tais tipos de dados. Aos efeitos aleatórios é atribuída uma dis- tribuição normal, uma mistura de distribuições normais ou uma distribuição gama. Tam- bém são apresentados modelos de regressão de Poisson para dados com medidas repetidas apresentando excesso de zeros. Técnicas de simulação estocástica MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) são utilizadas para inferência e, em particular, para estimação dos parâmetros de interesse. Além disso, dados reais são considerados para ilustrar as metodologias propostas.
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- 2008
286. Planejamento de experimentos bayesianos: aplicações em experimentos na presença de tendências lineares
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Lima, Luis Gustavo Guedes Bessa and Achcar, Jorge Alberto
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Factorial designs ,Densidades preditivas ,Tendências lineares ,Bayesian criteria ,Planejamento experimental ,Método bayesiano ,Predictive densities ,Planejamento fatorial ,PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA [CIENCIAS EXATAS E DA TERRA] ,Linear trends ,Utility func-tions ,Experimental design ,Estatística - Abstract
Financiadora de Estudos e Projetos We present a general introduction in the construction of experimental design, spe- cially a general factorial design and factorial design 2k and some Bayesian criteria in the construction of experimental design. In practice, usually the researcher can have a priori knowledge of specialists for estimated quantities from an experiment. The use of Bayesian methods can take on best results with low costs. Many Bayesian criteria in- troduced in literature are presented. One of the main applications in the experimental design construction involve the existance of linear trends with objective of verifying the best sequence of runs, specially the factorial designs with eight runs. In this disertation, we introduce some basic concepts in design of experiments and the use of the Bayesian approach to have more e¢ cient and less cost experiments. The main goal of the work, is to consider a special case of great importance in applied indistrial work: the presence of linear trend. In this case, we present a comparative study in design of experiments under the classical and Bayesian approaches. Inicialmente apresentamos uma introdução geral sobre planejamentos de experimen- tos, em especial, o planejamento fatorial geral e o planejamento fatorial 2k, e alguns critérios Bayesianos na construção de planejamentos de experimentos. Na prática, usual- mente o pesquisador pode ter conhecimento a priori de especialistas das quantidades a serem estimadas, a partir de um experimento. O uso de métodos Bayesianos pode levar à melhores resultados com menores custos. Vários critérios Bayesianos introduzidos na liter- atura são apresentados. Algumas aplicações são consideradas para ilustrar a metodologia proposta. Uma das principais aplicações na construção de um planejamento de exper- imentos envolve a presença de tendências lineares com o objetivo de verificar a melhor seqüência possível de ensaios, em especial o planejamento fatorial com oito ensaios. Nesta dissertação, pretendemos introduzir alguns conceitos básicos em planejamen- tos de experimentos e o uso do enfoque Bayesiano que leva à experimentos com melhor eficiência e menores custos. Como objetivo principal de trabalho, vamos considerar um caso especial de grande importância nas aplicações industriais: a presença de tendên- cias lineares. Neste caso, vamos apresentar um estudo comparativo em planejamento de experimentos clássicos e planejamento de experimentos Bayesianos.
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- 2007
287. Aplicações em meta-análise sob um enfoque bayesiano usando dados médicos
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Pissini, Carla Fernanda and Achcar, Jorge Alberto
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Meta-análises ,Meta-analysis ,Teoria bayesiana da decisão estatística ,MCMC ,E¤ects random models ,Mixture of distributions ,Modelo bayesiano hierárquico ,Bayesian analysis ,PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA [CIENCIAS EXATAS E DA TERRA] ,Análise bayesiana hierárquica ,Bayesian hierarchical models - Abstract
Financiadora de Estudos e Projetos In this work, we consider the use of Meta-analysis with a Bayesian approach. Meta-analysis is a statistical technique that combines the results of di¤erent independent studies with purpose to find general conclusions. This term was introduced by Glass (1976) and it has been used when the number of studies about some research project is small. Usually, the models for Meta-analysis assume a large number of parameters and the Bayesian approach using MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods is a good alternative to combine information of independent studies, to obtain accutrate inferences about a specified treatment. As illustration, we consider real medical data sets on di¤erent studies, in which, we consider fixed and random e¤ects models. We also assume mixture of normal distributions for the error of the models. Another application is considered with educational data. Neste trabalho, consideramos o uso de Meta-análise sob um enfoque Bayesiano. Meta-análise é uma técnica estatística que combina resultados de diversos estudos in-dependentes, com o propósito de descrever conclusões gerais. Este termo foi introduzido por Glass (1976) usado quando o número de estudos sobre alguma pesquisa científica é pequeno. Os modelos propostos para Meta-análise usualmente assumem muitos parâmetros e o enfoque Bayesiano com MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) é uma alternativa apropriada para combinar informações de estudos independentes. O uso de modelos Bayesianos hierárquicos permite combinações de vários estudos independentes, para a obtenção de inferências precisas sobre um determinado tratamento. Como ilustração numérica consideramos conjuntos de dados médicos de diferentes estudos e, na análise, utilizamos modelos de efeitos fixos e aleatórios e mistura de distribuições normais para o erro do modelo de regressão. Em uma outra aplicação relacionamos Meta-análise e Educação, através do efeito da espectativa do professor associada ao QI dos estudantes.
- Published
- 2006
288. Uso de métodos bayesianos em testes de vida acelerados no controle da qualidade de produtos industriais
- Author
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Vieira, Denilton da Silva and Achcar, Jorge Alberto
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Controle de qualidade ,Método de Monte Carlo ,Análise de regressão ,Inferência bayesiana ,Teste de sobrevivência acelerado ,PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA [CIENCIAS EXATAS E DA TERRA] - Abstract
Financiadora de Estudos e Projetos In this work, we introduce a Bayesian approach for quality control of industrial products, assuming units in test under stress levels higher than the usual level. We assume di¤erent distributions for the lifetimes of the units under a type II censoring mechanism and a general stress-response model that includes the usual accelerated life test models. Using a predictive density of a future observation, we present some criteria to be used by engineers in the quality control of a batch of industrial products. These criteria permit a choise for the best time in test or for the best stress level in the quality control test. The quality control procedure is based on the observed proportion of failures tested during a specified time and a specified stress level. We use the software WinBugs (Spiegelhalter et al, 1999) to obtain the posterior summaries of interest. keywords: Accelerated lifetime test, Bayesian Inference, Markov Chain Monte Carlo, Quality Control. Neste trabalho propomos uma metodologia Bayesiana de controle da qualidade de produtos industriais, considerando unidades em teste sob níveis de estresse mais severos que os usualmente utilizados. Assumimos algumas distribuições para os tempos de vida das unidades, dados sob esquema de censura do tipo II e um modelo estresse-resposta geral que inclui alguns dos modelos mais utilizados em testes acelerados. Usando a densidade preditiva para uma observação futura, apresentamos um critério para ser usado por engenheiros no controle da qualidade de um determinado lote de produtos industriais. Este critério permite escolher o tempo necessário para o teste ou o nível de estresse no teste de controle da qualidade. O controle da qualidade de um lote de componentes poderá ser baseado na proporção de unidades que falham quando testadas durante o período de tempo fixo, sob o nível especificado de estresse. Uma implementação do código WinBugs (ver por exemplo, Spiegelhalter et al., 1999) é considerada.
- Published
- 2006
289. Estimação bayesiana para medidas de desempenho de testes diagnósticos
- Author
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Pinho, Eloísa Moralles do and Achcar, Jorge Alberto
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Sensibilidade a posteriori ,Teoria bayesiana de decisão estatística ,Especificidade a posteriori ,MCMC ,PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA [CIENCIAS EXATAS E DA TERRA] ,Testes diagnósticos - Abstract
In the medical area, diagnostic tests are used to classify a patient as positive or negative with respect to a given disease. There are simple and more elaborate tests, each one with a speci9ed rate of misclassi9cation. To verify the accuracy of the medical tests, we could have comparisons with a "gold stantard", here is a test with no error. In many situations we could not have "gold standard", by ethical reasons or by chance that the individual is disease free or by high costs of the test. Joseph et al (1999) introduces a Bayesian approach that solves the lack of a gold standard, by using latent variables. In this work, we introduce this Bayesian methodology giving generalizations in the presence of covariates. A comparative study is made with the presence or not of gold standard to check the accuracy of the medical tests. Some diGerent proportions of patients without gold standard are considered in a simulation study. Numerical examples are considered using the proposed methodology. We conclude the dissertation assuming dependence among two or more tests. Na área médica testes diagnósticos são usados para classi9car um paciente como positivo ou negativo com relação a uma determinada condição ou moléstia. Existem testes mais simples e outros mais elaborados, cada um fornecendo diferentes chances de erro de classi9cação dos pacientes. Para quanti9car a precisão dos testes diagnósticos, podemos compará-los com testes Padrão Ouro , termo utilizado para testes com satisfatória exatidão, como biopsias, inspeções cirúrgicas e outros. Existem algumas condições que não possuem testes considerados Padrão Ouro, outras até possuem, mas não é ético aplicá-los em indivíduos sem a evidência da moléstia, ou ainda o seu uso pode ser inviável devido a seu alto custo ou por oferecer risco ao paciente. Joseph et al. (1999) [16] propõem a abordagem Bayesiana que supera o problema de pacientes não veri9cados pelo teste Padrão Ouro introduzindo variáveis latentes. Apresentamos também esta metodologia considerando a presença de covariáveis, que fornece subsídios para a tomada de decisão médica. Um estudo comparativo é feito para situações com ausência de Padrão Ouro para todos, alguns ou nenhum paciente, e assim, descrevemos sobre a importância de se considerar uma porcentagem de pacientes veri9cados pelo teste Padrão Ouro para melhores estimativas das medidas de desempenho dos testes diagnósticos. Introduzimos um novo parâmetro que classsi9ca o grupo veri9cado ou não veri9cado pelo teste Padrão Ouro. As metodologias propostas são demonstradas através de exemplos numéricos. Como sugestão de continuidade, demonstramos a metodologia para a veri9cação de dependência condicional entre testes diagnósticos.
- Published
- 2006
290. Uso do processo gama para dados de sobrevivência
- Author
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Uêda, Shirley Tieko and Achcar, Jorge Alberto
- Subjects
Análise de sobrevivência (biometria) ,Confiabilidade ,Processo gama ,PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA [CIENCIAS EXATAS E DA TERRA] ,Análise bayesiana hierárquica ,Algoritmos MCMC ,Estatística matemática - Abstract
Financiadora de Estudos e Projetos In this dissertation, we introduce classical and Bayesian approaches to get inferences on the parameters of interest, considering exponential and Weibull distributions for the lifetimes. For a Bayesian analysis, we assume a gamma process for the individual rates considering type II censoring data and the presence of covariates. We also consider ac- celerated life tests assuming an inverse power law model and an exponential distribution for the lifetimes. The proposed methodology in illustrated in three examples. Nesta dissertação, apresentamos uma análise clássica e uma abordagem Bayesiana para obter inferências dos parâmetros de interesse, considerando as distribuições exponencial e de Weibull para os tempos de sobrevivência. Assumimos um processo gama para as taxas indivíduais e a presença de covariadas relacionadas com os tempos de sobrevivência com censuras do tipo II. Alguns conceitos e resultados de análise estatística de testes de vida acelerados são apresentados, em particular, um estudo sobre o Modelo de Lei de Potência Inversa, con- siderando que os tempos de sobrevivência são ajustados por uma distribuição exponencial. A metodologia proposta neste trabalho está ilustrada a três conjuntos de dados, onde dois são referentes à análise de sobrevivência com dados médicos e o outro a dados de confiabilidade.
- Published
- 2005
291. Seleção adaptativa de funções de base em analise de dados funcionais via penalização estocastica
- Author
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Cezar Augusto de Freitas Anselmo, Dias, Ronaldo, 1959, Achcar, Jorge Alberto, Garcia, Nancy Lopes, Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Estatística, and UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
- Subjects
Teoria do spline ,Estatística não paramétrica ,Análise funcional - Abstract
Orientador: Ronaldo Dias Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica Resumo: A área da análise não-paramétrica de dados responsável pelos casos em que esses se constituem de uma coleção de curvas é denominada Análise de Dados Funcionais. O crescente interesse nesse estudo tem motivado o surgimento de pesquisas nessa direção. Esse trabalho propõe um novo método em Análise de Dados Funcionais. Os dados (Xai=l..m consistem de um conjunto de m curvas inter-relacionadas que, individualmente, podem ser consideradas como combinação linear de funções apropriadamente escolhidas e que geram uma base para o espaço de funções para as curvas em questão. Dessa fonna, a técnica de mínimos quadrados penalizados é utilizada conjuntamente com o conceito de penalização estocástica, onde se introduz uma variável aleatória Bemoulli associada a cada coeficiente da expansão linear. A explicação por considerar o problema como funcional ao invés de multivariado reside na suposição de que Xi é alguma função bem comportada e na possibilidade de estimar funcionais, como derivadas e integrais. Questões como custo computacional e plausibilidade das suposições do modelo em geral foram de interesse primário. As simulações iniciais foram feitas através do software R (http://cran.r-project.org) e posterionnente, por motivos de comparação e velocidade, foi realizada sua implementação em Ox (http://www.nuff.ox.ac.uk/users/Doomik). Através delas, utilizou-se uma variante do algoritmo SEM para estimação dos parâmetros do modelo. Em todas as simulações esteve implícito que o argumento sobre o qual são feitas as medidas, t, é unidimensional e que as curvas são registradas e alinhadas em algum sentido, de modo que propriedades importantes de cada curva ocorram aproximadamente sobre os mesmos valores de t. O método mostrou-se adaptativo, de maneira que capturou as nuances importantes de cada curva, conseguindo resumi-Ias na estimativa final que, nas simulações, demonstrou ser uma excelente aproximação da curva verdadeira. Adicionalmente, os algoritmos produzidos perfizeram um custo computacional relativamente baixo quando utilizados nas simulações do modelo Abstract: The subject of nonparametric data analysis that deals with curve-shaped data is named Functional Data Analysis. This sub-area of nonparametrics has attracted an increasing interest of many researchers. In this work we present a new method in Functional Data Analysis. The data (Xi)i=l..m consist of a collection of m curves interrelated that, individually, can be considered as a linear combination of functions appropriately chosen. These functions generate a basis to function space where one believes the curves live. In this way, penalized minimum squares method is jointly used with the idea of stochastic penalization by inserting a Bemoulli random variable linked to each coefficient of the curves linear expansion. The reason to consider this problem as functional instead multivariate lies on supposition that Xi is a smooth function. Computational aspects and plausibility of suppositions were of primary interest. First simulations were performed in R software (http://cran.r-project.org). By reasons of comparison and velocity, we also implemented a version in Ox (http://www.nuff.ox.ac.uk/users/Doomik). We implemented a variant version of SEM algorithm to calculate parameters estimates. All the simulations regarded that independent variable, t, is unidimensional and the curves are registered and aligned in some sense, assuring the curves features occur about the same t value. The simulations results show that the method is adaptive, able to recover important features of curves and the final curve estimate can be shown to be an excellent approximation to the true curve. In addition, the idealized algorithms achieved a relatively low computational cost in simulations of the model Mestrado Estatística Mestre em Estatística
- Published
- 2003
292. A hierarchical Bayesian analysis for bivariate Weibull distribution under left-censoring scheme.
- Author
-
Peralta D, de Oliveira RP, and Achcar JA
- Abstract
This paper presents a novel approach for analyzing bivariate positive data, taking into account a covariate vector and left-censored observations, by introducing a hierarchical Bayesian analysis. The proposed method assumes marginal Weibull distributions and employs either a usual Weibull likelihood or Weibull-Tobit likelihood approaches. A latent variable or frailty is included in the model to capture the possible correlation between the bivariate responses for the same sampling unit. The posterior summaries of interest are obtained through Markov Chain Monte Carlo methods. To demonstrate the effectiveness of the proposed methodology, we apply it to a bivariate data set from stellar astronomy that includes left-censored observations and covariates. Our results indicate that the new bivariate model approach, which incorporates the latent factor to capture the potential dependence between the two responses of interest, produces accurate inference results. We also compare the two models using the different likelihood approaches (Weibull or Weibull-Tobit likelihoods) in the application. Overall, our findings suggest that the proposed hierarchical Bayesian analysis is a promising approach for analyzing bivariate positive data with left-censored observations and covariate information., Competing Interests: No potential conflict of interest was reported by the author(s)., (© 2023 Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group.)
- Published
- 2023
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293. [Socioeconomic inequalities in mortality due to cardiovascular diseases: Pacific Region of Colombia, 2002-2015].
- Author
-
Pérez-Flórez M and Achcar JA
- Subjects
- Bayes Theorem, Cities, Colombia epidemiology, Female, Humans, Male, Mortality, Socioeconomic Factors, Cardiovascular Diseases epidemiology
- Abstract
Cardiovascular diseases (CVD) are the leading cause of death in the world, and they are considered a serious public health problem in Colombia. The main goal of this study was to analyze CVD mortality spatially and temporarily in the Pacific region of Colombia during the 2002-2015 period, and its association with some municipal socio-economic indicators using spatial statistical analysis techniques. It involved a descriptive-ecological study in the 177 municipalities of the Pacific region that used CVD mortality data, under codes I00-I99 of the International Classification of Diseases (ICD-10), and seven municipal socio-economic indicators. The analysis included the calculation of crude and standardized mortality rates, according to sex, for CVD and its main causes, and modeling of CVD death counts using Bayesian hierarchical models. During the 2002-2015 period, standardized rates of CVD mortality showed a downward trend in men (129.0 to 119.3) and in women (129.0 to 110.0), the main causes of death being ischemic heart diseases, followed by cerebrovascular diseases. In general, the risk of CVD mortality was higher in the less economically and socially privileged municipalities.
- Published
- 2021
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294. Victims of road accidents with serious injuries and dependence on some individual, climatic and infrastructure factors on federal highways in Brazil.
- Author
-
de Oliveira RP and Achcar JA
- Subjects
- Adolescent, Adult, Brazil epidemiology, Child, Child, Preschool, Databases, Factual, Female, Humans, Logistic Models, Male, Middle Aged, Trauma Severity Indices, Young Adult, Accidents, Traffic mortality, Weather, Wounds and Injuries physiopathology
- Abstract
Road or urban traffic accidents in Brazil have a large presence in external causes of mortality. The main goal of this study is to discover significant factors in the incidence of accidents on Brazilian highways based on a database with information on each person injured on federal highways in Brazil reported by the Federal Highway Police. Some factors are considered in the study as cause of the accident, type of accident, stage of the day, weather condition, highway type, highway facility, age of the victim, gender of the victim and type of vehicle. From the obtained results of chi-square tests and logistic regression models, it was observed statistical dependence ( p < 0.05) of the occurrence of injured people with serious injuries and the factors cause of the accident, type of accident, day, highway type and vehicle type. Considering the dead victims, the covariates age, time of day, highway type, highway facility, gender and type of vehicle showed significance ( p < 0.05). These results are of great interest for authorities to increase road enforcement, improve highway facilities and target the production of vehicles with better safety standards.
- Published
- 2020
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295. Accurate estimation for extra-Poisson variability assuming random effect models.
- Author
-
de Oliveira RP and Achcar JA
- Abstract
In this study, the components of extra-Poisson variability are estimated assuming random effect models under a Bayesian approach. A standard existing methodology to estimate extra-Poisson variability assumes a negative binomial distribution. The obtained results show that using the proposed random effect model it is possible to get more accurate estimates for the extra-Poisson variability components when compared to the use of a negative binomial distribution where it is possible to estimate only one component of extra-Poisson variability. Some illustrative examples are introduced considering real data sets., Competing Interests: No potential conflict of interest was reported by the authors., (© 2020 Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group.)
- Published
- 2020
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296. Bivariate lifetime models in presence of cure fraction: a comparative study with many different copula functions.
- Author
-
de Oliveira Peres MV, Achcar JA, and Martinez EZ
- Abstract
In time-to-event studies it is common the presence of a fraction of individuals not expecting to experience the event of interest; these individuals who are immune to the event or cured for the disease during the study are known as long-term survivors. In addition, in many studies it is observed two lifetimes associated to the same individual, and in some cases there exists a dependence structure between them. In these situations, the usual existing lifetime distributions are not appropriate to model data sets with long-term survivors and dependent bivariate lifetimes. In this study, it is proposed a bivariate model based on a Weibull standard distribution with a dependence structure based on fifteen different copula functions. We assumed the Weibull distribution due to its wide use in survival data analysis and its greater flexibility and simplicity, but the presented methods can be adapted to other continuous survival distributions. Three examples, considering real data sets are introduced to illustrate the proposed methodology. A Bayesian approach is assumed to get the inferences for the parameters of the model where the posterior summaries of interest are obtained using Markov Chain Monte Carlo simulation methods and the Openbugs software. For the data analysis considering different real data sets it was assumed fifteen different copula models from which is was possible to find models with satisfactory fit for the bivariate lifetimes in presence of long-term survivors., (© 2020 Published by Elsevier Ltd.)
- Published
- 2020
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297. [Teenage pregnancy rates and socioeconomic characteristics of municipalities in São Paulo State, Southeast Brazil: a spatial analysis].
- Author
-
Martinez EZ, Roza DL, Caccia-Bava Mdo C, Achcar JA, and Dal-Fabbro AL
- Subjects
- Adolescent, Bayes Theorem, Brazil epidemiology, Educational Status, Female, Humans, Monte Carlo Method, Pregnancy, Pregnancy Rate, Pregnancy in Adolescence statistics & numerical data, Socioeconomic Factors
- Abstract
Teenage pregnancy is a common public health problem worldwide. The objective of this ecological study was to investigate the spatial association between teenage pregnancy rates and socioeconomic characteristics of municipalities in São Paulo State, Southeast Brazil. We used a Bayesian model with a spatial distribution following a conditional autoregressive (CAR) form based on Markov Chain Monte Carlo algorithm. We used data from the Live Birth Information System (SINASC) and the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). Early pregnancy was more frequent in municipalities with lower per capital gross domestic product (GDP), higher poverty rate, smaller population, lower human development index (HDI), and a higher percentage of individuals with State social vulnerability index of 5 or 6 (more vulnerable). The study demonstrates a significant association between teenage pregnancy and socioeconomic indicators.
- Published
- 2011
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298. Bayesian estimation for performance measures of two diagnostic tests in the presence of verification bias.
- Author
-
Aragon DC, Martinez EZ, and Achcar JA
- Subjects
- Algorithms, Computer Simulation, Diagnostic Tests, Routine standards, Female, Humans, Likelihood Functions, Markov Chains, Monte Carlo Method, Papillomavirus Infections diagnosis, Sample Size, Sensitivity and Specificity, Uterine Cervical Neoplasms diagnosis, Vaginal Smears, Bayes Theorem, Bias, Diagnostic Tests, Routine methods, Models, Statistical
- Abstract
Sensitivity and specificity are measures that allow us to evaluate the performance of a diagnostic test. In practice, it is common to have situations where a proportion of selected individuals cannot have the real state of the disease verified, since the verification could be an invasive procedure, as occurs with biopsy. This happens, as a special case, in the diagnosis of prostate cancer, or in any other situation related to risks, that is, not practicable, nor ethical, or in situations with high cost. For this case, it is common to use diagnostic tests based only on the information of verified individuals. This procedure can lead to biased results or workup bias. In this paper, we introduce a Bayesian approach to estimate the sensitivity and the specificity for two diagnostic tests considering verified and unverified individuals, a result that generalizes the usual situation based on only one diagnostic test.
- Published
- 2010
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299. Use of Bayesian methods for multivariate bioequivalence measures.
- Author
-
Molina de Souza R, Achcar JA, and Martinez EZ
- Subjects
- Algorithms, Area Under Curve, Humans, Likelihood Functions, Monte Carlo Method, Multivariate Analysis, Pharmaceutical Preparations blood, Pharmaceutical Preparations metabolism, Therapeutic Equivalency, Bayes Theorem, Models, Statistical, Pharmaceutical Preparations administration & dosage, Pharmacokinetics
- Abstract
In this paper, we introduce a Bayesian analysis for bioequivalence data assuming multivariate pharmacokinetic measures. With the introduction of correlation parameters between the pharmacokinetic measures or between the random effects in the bioequivalence models, we observe a good improvement in the bioequivalence results. These results are of great practical interest since they can yield higher accuracy and reliability for the bioequivalence tests, usually assumed by regulatory offices. An example is introduced to illustrate the proposed methodology by comparing the usual univariate bioequivalence methods with multivariate bioequivalence. We also consider some usual existing discrimination Bayesian methods to choose the best model to be used in bioequivalence studies.
- Published
- 2009
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300. [Bayesian model for the risk of tuberculosis infection for studies with individuals lost to follow-up].
- Author
-
Martinez EZ, Ruffino-Netto A, Achcar JA, and Aragon DC
- Subjects
- Algorithms, Bayes Theorem, Follow-Up Studies, Humans, Stochastic Processes, Models, Statistical, Tuberculosis, Pulmonary epidemiology
- Abstract
Objective: To develop a statistical model based on Bayesian methods to estimate the risk of tuberculosis infection in studies including individuals lost to follow-up, and to compare it with a classic deterministic model., Methods: The proposed stochastic model is based on a Gibbs sampling algorithm that uses information of lost to follow-up at the end of a longitudinal study. For simulating the unknown number of reactors at the end of the study and lost to follow-up, but not reactors at time 0, a latent variable was introduced in the new model. An exercise of application of both models in the comparison of the estimates of interest was presented., Results: The point estimates obtained from both models are near identical; however, the Bayesian model allowed the estimation of credible intervals as measures of precision of the estimated parameters., Conclusions: The Bayesian model can be valuable in longitudinal studies with low adherence to follow-up.
- Published
- 2008
- Full Text
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