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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-22012018-143906
Document
Auteur
Nom complet
Emerson Wruck
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2001
Directeur
Jury
Achcar, Jorge Alberto (Président)
Andrade Filho, Marinho Gomes de
Branco, Marcia D Elia
Titre en portugais
Classificação e discriminação: um enfoque Bayesiano
Mots-clés en portugais
Não disponível
Resumé en portugais
Não disponível
Titre en anglais
Not available
Mots-clés en anglais
Not available
Resumé en anglais
ln this dissertation, we present Bayesian alteniatives for classification probiem under different approaches. First of all, we propose a Box and Cox transformation to have normal data to be used in classification problems. We also consider the classification problem assuming a vector X with a mixture of inultivariate normal distributions, using Bayesian procedures to buiid a classification rule. We also consider the classification for binary data and correlated binary data using the Bayesian approach and also introducing randoin effects to capturate the correlation. For the Bayesian approach, we use MCMC methods and we consider the utilization of the software "Ox' as a great altemative for probiems related the efficiency of the algorithm.
 
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EmersonWruck.pdf (32.15 Mbytes)
Date de Publication
2018-01-22
 
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