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Inferência bayesiana em modelos de dinâmica de populações biológicas com termo de perturbação assimétrico

Silva, Carlos Patricio Montenegro

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística 2016-01-20

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Inferência bayesiana em modelos de dinâmica de populações biológicas com termo de perturbação assimétrico
  • Autor: Silva, Carlos Patricio Montenegro
  • Orientador: Branco, Marcia D Elia
  • Assuntos: Camarão Chileno; Mcmc; Modelo De Crescimento Logístico; Modelos Dinâmicos Não-Lineares; Chilean Shrimp; Logistic Growth Model; Nonlinear Dynamic Models
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Neste trabalho de tese, estudamos o modelo de crescimento logístico de populações biológicas utilizando a abordagem de espaço de estados. Os estados não observados são as biomassas anuais, a equação de observação é linear e a equação de estado é não linear. As distribuições de probabilidade utilizadas para os termos de erro de observação aditivos são: Normal, t-student, Skew-normal e Skew-t. As distribuições Log-normal, Log-t, Log-skew-normal e Log-skew-t são consideradas para os erros de observação multiplicativos. A inferência nos modelos é realizada considerando-se métodos Bayesianos e as distribuições a posterior de interesse são aproximadas utilizando-se algoritmos MCMC e a aproximação de Laplace. Apresentamos duas aplicações, a primeira referente a pesca de camarão marinho na costa do Chile, na qual a variável observável é o rendimento médio anual de pesca (captura por unidade de esforço média). Na segunda é considerada a pesca de lagostim vermelho na costa de Chile, na qual além do rendimento médio anual da pesca, observa-se as estimativas anuais de biomassa vulnerável, obtidas através de estudos de área varrida. Para o primeiro conjunto de dados, os modelos com erros de observação multiplicativos têm melhor performance, particularmente os modelos Log-skew-normal e Log-skew-t. Considerando estes resultados, no segundo caso utilizamos somente erros multiplicativos e a distribuição a posteriori preditiva mostra que cada variável observável parece ter sua própria família de distribuição de probabilidades. Além disso, os resultados também revelam uma crescente complexidade do modelo ao incorporar a classe mais geral de distribuições assimétricas.
  • DOI: 10.11606/T.45.2016.tde-15052016-104959
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística
  • Data de criação/publicação: 2016-01-20
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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