- Dr. Frederico Poleto – Aluno Visitante do DM-IST e CEAUL
- FCUL (DEIO) – Campo Grande – Bloco C/6 Piso 4 – Sala 6.4.30 – 14h 30m
- Quarta-feira, 21 de Outubro de 2009
Abstract: O uso de modelos inidentificáveis tem-se espalhado em muitos ramos da Estatística. Neste trabalho, escrutinam-se análises de sensibilidade bayesiana e clássica para o caso de respostas categorizadas sujeitas a omissão. Mostra-se que as partes subjetivas de cada abordagem podem influenciar os resultados de maneira não trivial, independentemente do tamanho da amostra, e portanto, devem ser cuidadosamente avaliadas. Especificamente, ilustra-se que distribuições a priori comummente consideradas como não ou levemente informativas podem, na verdade, ser bastante informativas para parâmetros não identificáveis, e que a escolha do modelo sobreparametrizado assume igualmente um papel importante.