Arquivo da tag: Bayesiana

Incidental Parameters e alguns comentários incidentais sobre Bayes

Publicado em fevereiro 9, 2015 por Manoel Galdino

Para aqueles (alguém?) leitores que adoram estatística, um link de um paper contando a história do problema dos parâmetros incidentais (conectado com nuisance parameters). Eu achei esse paper por acaso, ao procurar exemplos de introduções à estatística Bayesiana, já que … Continuar lendo →

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Missing Data em Análises Bayesianas

Publicado em março 10, 2014 por Manoel Galdino

Se tem uma coisa que Bayes é muito superior à abordagem frequentista é quando temos missing data. Não que não seja possível fazer imputação de dados na abordagem frequentista. Apenas é muito mais fácil e natural na abordagem Bayesiana. Aqui … Continuar lendo →

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Identificação em modelos estatísticos

Publicado em fevereiro 14, 2014 por Manoel Galdino

Um dos melhores posts recentes do blog do Andrew Gelman é sobre identificação. Os comentários estão excelentes. Eu realmente recomendo que todo aquele que mexe com dados que vá lá no blog do Gelman. A definição de livro texto sobre … Continuar lendo →

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Jogos Bayesianos e análise Bayesiana

Publicado em abril 25, 2012 por Manoel Galdino

Eu já vi várias vezes algumas pessoas argumentarem que economistas usam jogos Bayesianos, mas analisam os dados de forma frequentista, e que isso seria uma contradição, dissonância cognitiva, ou algo assim. Eu sempre torci o nariz para esse tipo de … Continuar lendo →

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Stan is out

Publicado em janeiro 18, 2012 por Manoel Galdino

O grupo de Gelman vai fazer uma apresentação amanhã em NY sobre o Stan, o programa que permite estimar modelos Bayesianos complexos (eles usam Monte Carlo Halmitoniano!). E é de graça! Assim que puder eu vou tentar rodar um modelo … Continuar lendo →

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Amostrador de Gibbs – probit

Publicado em janeiro 27, 2011 por Manoel Galdino

Hoje criei (com sucesso) meu primeiro simulador do amostrador de Gibbs para uma regressão probit e entendi tudo que fiz. A amostra era pequena e na única cadeia que rodei, coloquei como valores iniciais as estimativas de máxima verossimilhança fornecidas … Continuar lendo →

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Monte Carlo Hamiltoniano

Publicado em janeiro 25, 2011 por Manoel Galdino

Acabei de ler no blog do Andrew Gelman um texto, escrito pelo Bob Carpenter, sobre os problemas deles em conseguir calcular derivadas no computador. Eles precisam que o computador faça isso para computar o gradiente e assim otimizar o algortimo … Continuar lendo →

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Os setes pecados capitais da análise política quantitativa

Publicado em dezembro 14, 2010 por Manoel Galdino

Esse é o título de um artigo, de Philip Shrodt, que já tinha visto antes do encontro da APSA (que ocorreu em setembro, salvo engano) e foi me repassado agora pelo Luiz Gusmão. Como o artigo é tought-provoking, e está … Continuar lendo →

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Multicolinearidade no Winbugs

Publicado em novembro 17, 2010 por Manoel Galdino

O Júlio escreveu o seguinte: Caro Manoel, depois que li o seu post, fiquei com uma duvida. No winBugs, como você disse é necessário construir uma variável para cada categoria, mas eu fico na dúvida se eu tenho por exemplo … Continuar lendo →

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Notas sobre variável dummy no Winbugs

Publicado em setembro 5, 2010 por Manoel Galdino

Ese post de hoje é totalmente especializado para uma audiência de, possivelmente, ninguém nesse Blog. Os que usam o Winbugs já devem saber do que vou falar, e os que não usam não sabem. De todo jeito, pode ajudar alguém … Continuar lendo →

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