<div dir="ltr">Fernando <div><br></div><div>boas notícias alegram os debates de nossa lista :-)</div><div><br></div><div>Parabéns à Kelly !</div><div><br></div><div>Abraços comemorativos</div><div>Denise</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2015-06-29 16:04 GMT-03:00 Fernando A. S. Moura <span dir="ltr"><<a href="mailto:fmoura@im.ufrj.br" target="_blank">fmoura@im.ufrj.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Caros Redistas<br>
<br>
Já está disponível para "download" no sítio<br>
<a href="http://projecteuclid.org/adv/euclid.ba" rel="noreferrer" target="_blank">http://projecteuclid.org/adv/euclid.ba</a>  da Revista "Bayesian Analysis"  o<br>
artigo<br>
"A Mixture Model for Rare and Clustered Populations under Adaptive Cluster<br>
Sampling"<br>
<br>
Este artigo foi extraído da tese de doutorado da minha ex-aluna Kelly Cristina<br>
Mota Gonçalves, atualmente professora da UFF. Cabe ressaltar que o seu<br>
trabalho de tese foi um dos três escolhidos para ser apresentado no IV Latin-<br>
American Meeting on Bayesian Statistics – IV COBAL.<br>
<br>
Parabéns Kelly!!<br>
Que você continue realizando pesquisas nesta área ainda carente de<br>
pesquisadores brasileiros e do exterior.<br>
<br>
Abstract<br>
<br>
Rare populations, such as endangered species, drug users and individuals<br>
infected by rare diseases, tend to cluster in regions. Adaptive cluster<br>
designs are generally applied to obtain information from clustered and sparse<br>
populations. The aim of this work is to propose a unit-level mixture model for<br>
clustered and sparse populations when the data are obtained from an adaptive<br>
cluster sample. Our approach considers heterogeneity among units belonging to<br>
different clusters. The proposed model is evaluated using simulated data and a<br>
real experiment in which adaptive samples were drawn from an enumeration of a<br>
waterfowl species in a 5,000 km^2 area of central Florida. The results show<br>
that the model is efficient under many settings, even when the level of<br>
heterogeneity is low.<br>
<br>
Keyword: Informative Sampling, Poisson Mixture, RJMCMC<br>
<br>
<br>
_______________________________________________<br>
abe mailing list<br>
<a href="mailto:abe@lists.ime.usp.br">abe@lists.ime.usp.br</a><br>
<a href="https://lists.ime.usp.br/mailman/listinfo/abe" rel="noreferrer" target="_blank">https://lists.ime.usp.br/mailman/listinfo/abe</a><br>
</blockquote></div><br></div>