Navegando por Autor "Oliveira, Dionatan Willian Rodrigues"
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Item Confidence-credible intervals.(2020) Silva, Ivair Ramos; Oliveira, Dionatan Willian RodriguesFrequentist and Bayesian approaches for interval estimation usually produce conflicting results if applied to analyze the same data set. Paradoxically, there is no unanimity in the literature on whether frequentist and Bayesian approaches are indeed concurrent theories. Thus, a fundamental question arises: frequentist and Bayesian approaches for interval estimation could be somehow reconciled? This paper offers an affirmative response for this question. Furthermore, we introduce a reconciling solution based on a hybrid frequentist-Bayesian interval estimator, the ‘confidence-credible interval’. The hybrid approach is simple and intuitive. It is also comprehensive in the sense of being applicable for any data probability distribution/likelihood shape, and for arbitrary prior distributions. An intensive simulation study shows the performance of the new methodology for the Gaussian and the Gamma distributions. The proposed method is illustrated through an application using real data in the light of state space models.Item Unificação da estimação intervalar para abordagens frequentista e Bayesiana.(2018) Oliveira, Dionatan Willian Rodrigues; Silva, Ivair Ramos; Lana, Tonyedson Pereira e; Bearzoti, Eduardo; Torres, Carlos Eduardo Gomes; Silva, Ivair RamosAs abordagens frequestista e Bayesiana para estimação intervalar usualmente produzem estimativas diferentes entre si. O debate acerca da superioridade de uma dessas escolas sobre a outra é controverso, e não há consenso sobre os ganhos práticos em se utilizar apenas uma das abordagens em detrimento da outra. Aliás, a visão de que essas linhas teóricas são concorrentes também não é fato pacificado na literatura. A esse respeito, surge uma questão fundamental: os métodos frequentistas e Bayesianos poderiam, de algum modo, ser usados simultaneamente para estimação intervalar? O objetivo deste trabalho é mostrar que a resposta a essa questão é afirmativa. Para tanto, este trabalho introduz uma forma pioneira e simples de equalizar métodos convencionais para construção de um estimador intervalar sob coeficientes de confiança e de credibilidade arbitrários, o que aqui é chamado de ‘intervalo de confiança-credibilidade’. O método é válido para o caso geral de qualquer distribuição amostral e para qualquer distribuição a priori. Exemplos de aplicação são oferecidos para problemas clássicos, como os que envolvem as distribuições normal e t-student. Adicionalmente, intervalos de confiança-credibilidade são construídos para os