[ABE-L] Artigo sobre prev isão em populações raras e agrupadas.

[Helio S. Migon]

Caros redistas

Parabéns aos autores e ao programa de pos graduação em Estatística  da UFRJ.

HsM


H.S.Migon
Prof. Titular "L"
Instituto de Matemática - UFRJ
Laboratório de Sistemas Estocásticos - IM/COPPE
Caixa Postal 68507
21945-970   Rio de Janeiro, RJ 
tel:  55-21 - 3938 8290 e 3938 7505, ext. 207
fax: 55-21 - 22709702
http://www.diretorio.ufrj.br/migon

---------- Original Message -----------
From: Pedro Luis do Nascimento Silva <pedronsilva em gmail.com>
To: "Fernando A. S. Moura" <fmoura em im.ufrj.br>
Cc: abe-l <abe-l em ime.usp.br>
Sent: Tue, 30 Jun 2015 08:52:43 -0300
Subject: Re: [ABE-L] Artigo sobre previsão em populações raras e agrupadas.

> Parabéns à Kelly e ao Fernando pela seleção 
> para o Congresso e a publicação do artigo.
> 
> 2015-06-29 16:04 GMT-03:00 Fernando A. S. Moura <fmoura em im.ufrj.br>:
> 
> > Caros Redistas
> >
> > Já está disponível para "download" no sítio
> > http://projecteuclid.org/adv/euclid.ba  da Revista "Bayesian Analysis"  o
> > artigo
> > "A Mixture Model for Rare and Clustered Populations under Adaptive Cluster
> > Sampling"
> >
> > Este artigo foi extraído da tese de doutorado da minha ex-aluna Kelly
> > Cristina
> > Mota Gonçalves, atualmente professora da UFF. Cabe ressaltar que o seu
> > trabalho de tese foi um dos três escolhidos para ser apresentado no IV
> > Latin-
> > American Meeting on Bayesian Statistics [UTF-8?]– IV COBAL.
> >
> > Parabéns Kelly!!
> > Que você continue realizando pesquisas nesta área ainda carente de
> > pesquisadores brasileiros e do exterior.
> >
> > Abstract
> >
> > Rare populations, such as endangered species, drug users and individuals
> > infected by rare diseases, tend to cluster in regions. Adaptive cluster
> > designs are generally applied to obtain information from clustered and
> > sparse
> > populations. The aim of this work is to propose a unit-level mixture model
> > for
> > clustered and sparse populations when the data are obtained from an
> > adaptive
> > cluster sample. Our approach considers heterogeneity among units 
belonging
> > to
> > different clusters. The proposed model is evaluated using simulated data
> > and a
> > real experiment in which adaptive samples were drawn from an enumeration
> > of a
> > waterfowl species in a 5,000 km^2 area of central Florida. The results show
> > that the model is efficient under many settings, even when the level of
> > heterogeneity is low.
> >
> > Keyword: Informative Sampling, Poisson Mixture, RJMCMC
> >
> >
> > _______________________________________________
> > abe mailing list
> > abe em lists.ime.usp.br
> > https://lists.ime.usp.br/mailman/listinfo/abe
> >
> 
> -- 
> Pedro Luis do Nascimento Silva
> *ISI President-Elect 2013-2015*
> IBGE - Escola Nacional de Ciências Estatísticas
> Phone: +55 21 21424957
------- End of Original Message -------