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Infective Endocarditis

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Cobertura temática: Ciencias de la salud  

revistas Acceso Abierto
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Infekciâ i Immunitet

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ISSNs 2220-7619 (impreso) 2313-7398 (en línea)

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Cobertura temática: Ciencias biológicas - Medicina clínica - Ciencias de la salud  

libros Acceso Abierto
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Infektionen und Gesellschaft: COVID-19, frühere und zukünftige Herausforderungen durch Pandemien

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Cobertura temática: Ciencias biológicas - Ciencias médicas y de la salud - Ciencias de la salud - Ciencias sociales - Sociología  

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Infektionen und Gesellschaft: Was haben wir von COVID-19 gelernt?

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Cobertura temática: Ciencias médicas y de la salud - Ciencias de la salud  

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Inference Control in Statistical Databases: From Theory to Practice

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ISBNs: 978-3-540-43614-0 (impreso) 978-3-540-47804-1 (en línea)

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No detectada 2006 SpringerLink

Cobertura temática: Matemáticas  

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Inference for Change Point and Post Change Means After a CUSUM Test

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Autores/as: Yanhong Wu

ISBNs: 978-0-387-22927-0 (impreso) 978-0-387-26269-7 (en línea)

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No detectada 2005 SpringerLink

Cobertura temática: Matemáticas - Ciencias de la computación e información - Ciencias físicas - Economía y negocios  

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Inference in Hidden Markov Models

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Autores/as: Olivier Cappé ; Eric Moulines ; Tobias Rydén

ISBNs: 978-0-387-40264-2 (impreso) 978-0-387-28982-3 (en línea)

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No detectada 2005 SpringerLink

Cobertura temática: Matemáticas - Ciencias de la computación e información - Ciencias físicas - Economía y negocios  

tesis Acceso Abierto
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Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

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Autores/as: Sebastián Munilla Leguizamón ; Rodolfo Juan Carlos Cantet ; Zulma Gladis Vitezica

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No requiere 2011 FAUBA Digital: Repositorio Institucional Científico y Académico de la Facultad de Agronomía de la UBA (SNRD) acceso abierto Descargá directamente

Cobertura temática: Ciencia animal e industria ganadera - Sociología  

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM)son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co)varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.
libros Acceso Abierto
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Inferência causal em epidemiologia: o modelo de respostas potenciais

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ISBNs: 9788575412688 (impreso)

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No requiere 2002 Directory of Open access Books acceso abierto Descargá directamente

Cobertura temática: Ciencias de la salud - Otras humanidades  

tesis Acceso Abierto
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Inferencia en modelos aditivos

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Autores/as: Alejandra Mercedes Martínez ; Graciela Lina Boente Boente ; Matías Salibián-Barrera

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No requiere 2014 Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) acceso abierto Descargá directamente
La inferencia estadística comúnmente utiliza modelos paramétricos y el supuesto es que las observaciones de la muestra pertenecen a una familia paramétrica conocida. En este caso, el problema consiste en estimar o hacer inferencia sobre los parámetros desconocidos, permitiendo llegar a conclusiones precisas cuando el modelo supuesto es cierto pero llevando posiblemente a conclusiones equivocadas cuando se aplica a un modelo ligeramente perturbado. Por esta razón, se han desarrollado modelos noparamétricos y semiparamétricos para analizar los datos. Recientemente, los modelos noparamétricos han ganado una importante atención en el estudio de fenómenos naturales con comportamiento de complejidad no lineal. Si bien estos modelos tienen menor precisión, están asociados con una alta estabilidad. En esta tesis nos enfocaremos en los modelos de regresión noparamétricos. Para los modelos de regresión noparamétricos multivariados, los estimadores de la función de regresión multivariada, tales como el estimador de Nadaraya–Watson, sufren de la bien conocida maldición de la dimensión, debido a que en entornos de radio fijo la cantidad de observaciones disminuye exponencialmente. Para evitar este problema, se introdujeron los modelos aditivos, que generalizan los modelos lineales, son de fácil interpretación y además resuelven la maldición de la dimensión. La mayoría de los procedimientos para estimar las componentes de un modelo aditivo se basan en promedios o polinomios locales usando ajustes por mínimos cuadrados. Por esta raz´on, tienen la desventaja de ser muy sensibles a la presencia de datos atípicos. Por otro lado, en muchas situaciones, sobre todo en estudios biomédicos, puede haber un conjunto de puntos del dise˜no con respuestas faltantes. En esta tesis, introducimos estimadores robustos basados en polinomios locales para resolver tanto la maldición de la dimensión, como la presencia de datos atípicos y así como también la existencia de respuestas faltantes. Estos estimadores están basados en un procedimiento de integración marginal adaptado a la situación de datos faltantes. Dichas propuestas resultaron ser consistentes y asintóticamente normalmente distribuidas bajo condiciones de regularidad. Además, se consideró una familia de estimadores robustos basados en el procedimiento de backfitting cuando no hay observaciones faltantes. Finalmente, se realizó un estudio de simulación para comparar el procedimiento de las propuestas bajo diferentes escenarios.