Uma Análise Bayesiana de Dados Deficientemente Categorizados

UMA ANÁLISE BAYESIANA DE DADOS DEFICIENTEMENTE CATEGORIZADOS

A observação de dados deficientemente categorizados é uma situação comum em estudos médicos ou biológicos. Muito frequentemente, os modelos usados para analisar esse tipo de dados introduzem suposições fortes sobre o processo responsável pela categorização imperfeita dos dados. Neste seminário iremos considerar um modelo de seleção não ignorável para o mecanismo de registo de dados multinomiais sob um padrão geral de omissão ou erro de categorização. Esse modelo, empregue conjuntamente com distribuições a priori de Dirichlet, fornece uma análise bayesiana completa baseada em algoritmos de MCCM actuais. O modelo multinomial é bastante geral e permite que se considerem associações arbitrariamente complexas entre as variáveis de categorização. No entanto, a menos que o número de essas variáveis seja pequeno, os dados observados poderão não suportar tamanha complexidade. Por isso, numa segunda etapa, serão consideradas reduções do modelo anterior. Estes modelos reduzidos serão incluídos na análise de uma forma que preserva a estrutura a priori original e tornam possível o estudo de hipóteses de interesse recorrendo às usuais medidas bayesianas de comparação de modelos.