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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.45.2007.tde-14062007-103802
Document
Auteur
Nom complet
Cátia Petri
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2007
Directeur
Jury
Pereira, Carlos Alberto de Braganca (Président)
Mazzon, Jose Afonso
Wechsler, Sergio
Titre en portugais
Relação entre níveis de significância Bayesiano e freqüentista: e-value e p-value em tabelas de contingência
Mots-clés en portugais
integração numérica
otimização numérica
verossimilhança
Resumé en portugais
O FBST (Full Bayesian Significance Test) é um procedimento para testar hipóteses precisas, apresentado por Pereira e Stern (1999), e baseado no cálculo da probabilidade posterior do conjunto tangente ao conjunto que define a hipótese nula. Este procedimento é uma alternativa Bayesiana aos testes de significância usuais. Neste trabalho, estudamos a relação entre os resultados do FBST e de um teste freqüentista, o TRVG (Teste da Razão de Verossimilhanças Generalizado), através de alguns problemas clássicos de testes de hipóteses. Apresentamos, também, todos os procedimentos computacionais utilizados para a resolução automática dos dois testes para grandes amostras, necessária ao estudo da relação entre os testes.
Titre en anglais
Relationship between Bayesian and frequentist significance tests: e-value and p-value in contingency tables
Mots-clés en anglais
likelihood
numerical integration
numerical optimization
Resumé en anglais
FBST (Full Bayesian Significance Test) is a procedure to test precise hypotheses, presented by Pereira and Stern (1999), which is based on the calculus of the posterior probability of the set tangent to the set that defines the null hypothesis. This procedure is a Bayesian alternative to the usual significance tests. In the present work we study the relation between the FBST's results and those of a frequentist test, GLRT (Generalised Likelihood Ratio Test) through some classical problems in hypotesis testing. We also present all computer procedures that compose the automatic solutions for applying FBST and GLRT on big samples what was necessary for studying the relation between both tests.
 
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TeseCatiaPetri.pdf (1.17 Mbytes)
Date de Publication
2007-09-27
 
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