In this research article, we propose a class of models for positive and zero responses by means of a zero-augmented mixed regression model. Under this class, we are particularly interested in studying positive responses whose distribution accommodates skewness. At the same time, responses can be zero, and therefore, we justify the use of a zero-augmented mixture model. We model the mean of the positive response in a logarithmic scale and the mixture probability in a logit scale, both as a function of fixed and random effects. Moreover, the random effects link the two random components through their joint distribution and incorporate within-subject correlation because of the repeated measurements and between-subject heterogeneity. A Markov chain Monte Carlo algorithm is tailored to obtain Bayesian posterior distributions of the unknown quantities of interest, and Bayesian case-deletion influence diagnostics based on the q-divergence measure is performed. We apply the proposed method to a dataset from a 24 hour dietary recall study conducted in the city of São Paulo and present a simulation study to evaluate the performance of the proposed methods.
Linhas tratlsectas: possíveis medidas a serem tomadas, ultla vez detectado o objeto Linhas transectas : região coberta pela amostragem de área Q Pontos transectos: tnedida a ser tomada ultla vez detectado o objeto Pontos Transactos: região cobertapela amostragem Exemplo dejunção de detecção com jortna de ombro 1 2..\ A legião formada pela faixa que contém a tinha trattsecta corrmponde à região coberta pela amostragem. Os pontos pretos techecidos correspondem aos objetos detectados. Neste caso, a proporção de objetos detectados é conhecida mas será ignoradaparaaaplicaçãodateoriadaslinhastransectas . . . . . . . . . . . . 2\ 3.1 3.2 Histogramas:(a) das distâttcias à tinha transecta de todos os objetos dentro da ãreci coberta pela amostragem, (b) das distâncias à tinha transecta dos objetos detectados Histogramas:(a) das distâncias cites pontos transactos de todos os objetos dentro da região coberta pela amostragem.(b) das distâncias aos pontos transectos dos objetos detectados Gráficos de barras: (a) proporção de objetos detectados em cada aro, (b)$eqüências corrtgtdas 51 3.3 l LISTA DE FIGURAS 3.4 Histogramas das estimativas da densidade obtidas por linhas transectas e pontos íransectos 3.5 Boxptots das estimcttivas da densidade obtidaspor linhas transectas e pontos transactos 58 58 A..l Ponto transecto, representação da notação usada na hansformação de coordenadas C.
Modelo Estocástico de las interconexiones conceptuales en un proceso de aprendizaje en el aula Stochastic Model of the conceptual interconnections in a classroom learning process Modelo estocástico de interconexões conceituais em processo de aprendizagem em sala de aula
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