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Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.95.2007.tde-16062008-130319
Documento
Autor
Nombre completo
Marcelo de Souza Lauretto
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2007
Director
Tribunal
Stern, Julio Michael (Presidente)
Cesar Junior, Roberto Marcondes
Lopez, Luis Fernandez
Pereira, Basilio de Braganca
Pereira, Carlos Alberto de Braganca
Título en portugués
Seleção de modelos através de um teste de hipótese genuinamente Bayesiano: misturas de normais multivariadas e hipóteses separadas
Palabras clave en portugués
hipóteses separadas
modelos de misturas
testes de significância
Resumen en portugués
Nesta tese propomos o Full Bayesian Significance Test (FBST), apresentado por Pereira e Stern em 1999, para análise de modelos de misturas de normais multivariadas. Estendemos o conceito de modelos de misturas para explorar outro problema clássico em Estatística, o problema de modelos separados. Nas duas propostas, realizamos experimentos numéricos inspirados em problemas biológicos importantes: o problema de classificação não supervisionada de genes baseada em seus níveis de expressão, e o problema da discriminação entre os modelos Weibull e Gompertz - distribuições clássicas em análise de sobrevivência.
Título en inglés
Model selection by a genuinely Bayesian significance test: Multivariate normal mixtures and separated hypotheses
Palabras clave en inglés
mixture models
separated hypotheses
Significance tests
Resumen en inglés
In this thesis we propose the Full Bayesian Significance Test (FBST) as a tool for multivariate normal mixture models. We extend the fundamental mixture concepts to another important problem in Statistics, the problem of separate models. In both methods, we perform numerical experiments based on important biological problems: the unsupervised classification of genes based on their expression profiles, and the problem of deciding between the Weibull and Gompertz models - two classical distributions widely used in survival analysis.
 
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lauretto.pdf (776.98 Kbytes)
Fecha de Publicación
2009-02-02
 
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