Inferência bayesiana no modelo Weibull discreto em dados com presença de censuras

Gabriel Hideki Vatanabe Brunello, Eduardo Yoshio Nakano

Abstract


Este trabalho apresenta uma inferência bayesiana da distribuição Weibull discreta em dados com presença de censuras.  Foi proposto também um teste de significância genuinamente bayesiano (FBST – Full Bayesian Significance Test) para testar o seu parâmetro de forma. As distribuições a posteriori dos parâmetros foram obtidas por meio de simulações via Markov Chain Monte Carlo (MCMC) e a metodologia desenvolvida foi ilustrada em simulações e aplicada em um conjunto de dados sobre o tempo de sobrevivência de homens diagnosticados com AIDS. Todas as simulações e obtenções das estimativas foram realizadas através do software free R.




DOI: http://dx.doi.org/10.5540/tema.2015.016.02.0097

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TEMA - Trends in Applied and Computational Mathematics

A publication of the Brazilian Society of Applied and Computational Mathematics (SBMAC)
ISSN: 1677-1966  (print version),  2179-8451  (online version)

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