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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2012.tde-25072012-143548
Documento
Autor
Nome completo
Lina Dornelas Thomas
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2012
Orientador
Banca examinadora
Iambartsev, Anatoli (Presidente)
Leonardi, Florencia Graciela
Soukhov, Iouri Mikhailovich
Título em português
Construção de redes usando estatística clássica e Bayesiana - uma comparação
Palavras-chave em português
correlação parcial
estatística Bayesiana
método inverso
redes
Resumo em português
Nesta pesquisa, estudamos e comparamos duas maneiras de se construir redes. O principal objetivo do nosso estudo é encontrar uma forma efetiva de se construir redes, especialmente quando temos menos observações do que variáveis. A construção das redes é realizada através da estimação do coeficiente de correlação parcial com base na estatística clássica (inverse method) e na Bayesiana (priori conjugada Normal - Wishart invertida). No presente trabalho, para resolver o problema de se ter menos observações do que variáveis, propomos uma nova metodologia, a qual chamamos correlação parcial local, que consiste em selecionar, para cada par de variáveis, as demais variáveis que apresentam maior coeficiente de correlação com o par. Aplicamos essas metodologias em dados simulados e as comparamos traçando curvas ROC. O resultado mais atrativo foi que, mesmo com custo computacional alto, usar inferência Bayesiana é melhor quando temos menos observações do que variáveis. Em outros casos, ambas abordagens apresentam resultados satisfatórios.
Título em inglês
Building complex networks through classical and Bayesian statistics - a comparison
Palavras-chave em inglês
Bayesian statistics
complex networks
inverse method
partial correlation
Resumo em inglês
This research is about studying and comparing two different ways of building complex networks. The main goal of our study is to find an effective way to build networks, particularly when we have fewer observations than variables. We construct networks estimating the partial correlation coefficient on Classic Statistics (Inverse Method) and on Bayesian Statistics (Normal - Invese Wishart conjugate prior). In this current work, in order to solve the problem of having less observations than variables, we propose a new methodology called local partial correlation, which consists of selecting, for each pair of variables, the other variables most correlated to the pair. We applied these methods on simulated data and compared them through ROC curves. The most atractive result is that, even though it has high computational costs, to use Bayesian inference is better when we have less observations than variables. In other cases, both approaches present satisfactory results.
 
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dissertacao.pdf (3.06 Mbytes)
Data de Publicação
2012-08-13
 
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