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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.95.2007.tde-16062008-130319
Document
Auteur
Nom complet
Marcelo de Souza Lauretto
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2007
Directeur
Jury
Stern, Julio Michael (Président)
Cesar Junior, Roberto Marcondes
Lopez, Luis Fernandez
Pereira, Basilio de Braganca
Pereira, Carlos Alberto de Braganca
Titre en portugais
Seleção de modelos através de um teste de hipótese genuinamente Bayesiano: misturas de normais multivariadas e hipóteses separadas
Mots-clés en portugais
hipóteses separadas
modelos de misturas
testes de significância
Resumé en portugais
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.
Titre en anglais
Model selection by a genuinely Bayesian significance test: Multivariate normal mixtures and separated hypotheses
Mots-clés en anglais
mixture models
separated hypotheses
Significance tests
Resumé en anglais
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)
Date de Publication
2009-02-02
 
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