Problems with Determination of Noncommunicating Classes for Monte Carlo Markov Chain Applications in Pedigree Analysis

Biometrics ◽  
1998 ◽  
Vol 54 (2) ◽  
pp. 416 ◽  
Author(s):  
C. S. Jensen ◽  
N. Sheehan
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Markov Chain ◽  
Pedigree Analysis ◽  
Monte Carlo Markov Chain

scholarly journals Enfoque bayesiano para obtener las tasas de transición en un modelo de estados múltiples. Aplicación a datos sobre artritis reumatoide

2014 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
Author(s):  
Juan Carlos Salazar U. ◽  
René Iral P. ◽  
Juan Carlos Correa M. ◽  
Adriana Rojas V. ◽  
Juan M. Anaya
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Markov Chain ◽  
Title Page ◽  
Monte Carlo Markov Chain

<div class="page" title="Page 1"><div class="layoutArea"><div class="column"><p><span>Los modelos de estados múltiples han demostrado ser de utilidad para el análisis de datos longitudinales, particularmente aquellos que involucran información acerca de la progresión de una enfermedad a través del tiempo. Por otra parte, los métodos bayesianos son útiles en situaciones de alta complejidad cuando se usan técnicas como Monte Carlo Markov Chain. En este trabajo se implementa un método bayesiano basado en el muestreador de Gibbs con el fin de obtener las tasas de transición que gobiernan un modelo de tres estados con estructura markoviana de primer orden. Estas tasas de transición se vinculan con las covariables por medio de un modelo del tipo Andersen-Gill. De esta manera, la estimación óptima de los efectos de las covariables permitirá obtener mejores estimaciones de las tasas de transición. Esta técnica bayesiana se compara vía simulación con la técnica de estimación estudiada por Iral &amp; Salazar (2007) y con un método basado en la discretización del soporte de la distribución posterior. Finalmente, estas técnicas de estimación se ilustran usando datos reales sobre pacientes colombianos con artritis reumatoide. </span></p></div></div></div>

scholarly journals Planets and Stellar Activity: Hide and Seek in the CoRoT-7 system

2013 ◽  
Vol 8 (S299) ◽  
pp. 237-240
Author(s):  
R. D. Haywood ◽  
A. C. Cameron ◽  
D. Queloz ◽  
S. C. C. Barros ◽  
M. Deleuil ◽  
...  
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Markov Chain ◽  
Precise Determination ◽  
Photometric Data ◽  
Stellar Activity ◽  
Level Of Activity ◽  
Reliable Detection ◽  
Harmonic Decomposition ◽  
High Level

AbstractSince the discovery of the transiting Super-Earth CoRoT-7b, several investigations have been made of the number and precise masses of planets present in the system, but they all yield different results, owing to the star's high level of activity. Radial velocity (RV) variations induced by stellar activity therefore need to be modelled and removed to allow a reliable detection of all planets in the system. We re-observed CoRoT-7 in January 2012 with both HARPS and the CoRoT satellite, so that we now have the benefit of simultaneous RV and photometric data. We fitted the off-transit variations in the CoRoT lightcurve using a harmonic decomposition similar to that implemented in Queloz et al. (2009). This fit was then used to model the stellar RV contribution, according to the methods described by Aigrain et al. (2011). This model was incorporated into a Monte Carlo Markov Chain in order to make a precise determination of the orbits of CoRoT-7b and CoRoT-7c. We also assess the evidence for the presence of one or two additional planetary companions.

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