| Journal: | Revista brasileira de estatistica |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000404008 |
| ISSN: | 0034-7175 |
| Authors: | Brighenti, Carla Regina Guimaraes1 Resende, Mariana1 Brighenti, Deodoro Magno1 |
| Institutions: | 1Universidade Federal de Sao Joao del Rei, Sao Joao del Rei, Minas Gerais. Brasil |
| Year: | 2013 |
| Season: | Ene-Jun |
| Volumen: | 74 |
| Number: | 238 |
| Pages: | 129-151 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Portugués |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, teórico |
| Portuguese abstract | Na análise sequencial o tamanho amostral é uma vari ável aleatória e assim, a cada nova observação, decidi-se entre continuar ou interromper a amostrag em. Quando a inferência Bayesiana é aliada a este t ipo de amostragem, a “posteriori passada” se comporta como uma “priori presente” e é atualizada a partir da nova observação de dados. Este aprendizado Bayesian o pode ser útil para avaliar taxa de infestação de insetos. Assim, o trabalho objetivou estimar o parâmetro θ da Poisson utilizando tal técnica e aplicá-la a contagem de galhas de psilídeos em alecrim . Estudou-se, via simulação, o grau de informatividade da priori, construindo-se os intervalos de credibilidade. Aval iou-se também a função custo e sua relação com o tamanho amostral. A estimação foi prejudicada apenas nos casos de prioris com média muito distante do θ com baixa variância, principalmente nos casos em qu e o custo foi considerado baixo. A taxa de infestação média foi de 0,79 galhas/planta |
| Disciplines: | Biología, Matemáticas |
| Keyword: | Insectos, Matemáticas aplicadas, Estadística, Distribución Gama, Varianza a posteriori, Inferencia bayesiana |
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