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Bi-clustering de Dados Genéticos Binários Baseado em Modelos de Classificação LogísticaClaudia da Rocha Rego Monteiro, Carla 31 January 2009 (has links)
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Previous issue date: 2009 / Informações de interações de proteínas são fundamentais para a compreensão dos processos
celulares. Por esta razão, várias abordagens têm sido propostas para inferir sobre pares de
proteínas de redes de todos os tipos de dados biológicos. Nesta tese é proposto um método de
bi-clustering, Lbic, baseado num modelo de classificação logística, para analisar dados biológicos
binários. O Lbic é comparado com outros dois métodos de bi-clustering apresentados na
literatura, mostrando melhores resultados. Seu desempenho também é comparado àqueles de
um método supervisionado, análise de correlação canônica com Kernel, aplicado aos mesmos
conjuntos de dados. Os resultados mostram que o Lbic alcança desempenho superior aos da
aborgadem supervisionada treinada com até 25% do conhecimento da rede alvo
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Modelos bayesianos semi-paramétricos para dados binários / Bayesian semi-parametric models for binary dataDiniz, Márcio Augusto 11 June 2015 (has links)
Este trabalho propõe modelos Bayesiano semi-paramétricos para dados binários. O primeiro modelo é uma mistura em escala que permite lidar com discrepâncias relacionadas a curtose do modelo Logístico. É uma extensão relevante a partir do que já foi proposto por Basu e Mukhopadhyay (2000) ao possibilitar a interpretação da distribuição a priori dos parâmetros através de razões de chances. O segundo modelo usufrui da mistura em escala em conjunto com a transformação proposta por \\Yeo e Johnson (2000) possibilitando que a curtose assim como a assimetria sejam ajustadas e um parâmetro informativo de assimetria seja estimado. Esta transformação é muito mais apropriada para lidar com valores negativos do que a transformação de Box e Cox (1964) utilizada por Guerrero e Johnson (1982) e é mais simples do que o modelo proposto por Stukel (1988). Por fim, o terceiro modelo é o mais geral entre todos e consiste em uma mistura de posição e escala tal que possa descrever curtose, assimetria e também bimodalidade. O modelo proposto por Newton et al. (1996), embora, seja bastante geral, não permite uma interpretação palpável da distribuição a priori para os pesquisadores da área aplicada. A avaliação dos modelos é realizada através de medidas de distância de probabilidade Cramér-von Mises, Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling e também pelas Ordenadas Preditivas Condicionais. / This work proposes semi-parametric Bayesian models for binary data. The first model is a scale mixture that allows handling discrepancies related to kurtosis of Logistic model. It is a more interesting extension than has been proposed by Basu e Mukhopadyay (1998) because this model allows the interpretation of the prior distribution of parameters using odds ratios. The second model enjoys the scale mixture together with the scale transformation proposed by Yeo and Johnson (2000) modeling the kurtosis and the asymmetry such that a parameter of asymmetry is estimated. This transformation is more appropriate to deal with negative values than the transformation of Box e Cox (1964) used by Guerrero e Johnson (1982) and simpler than the model proposed by Stukel (1988). Finally, the third model is the most general among all and consists of a location-scale mixture that can describe kurtosis and skewness also bimodality. The model proposed by Newton et al (1996), although general, does not allow a tangible interpretation of the a priori distribution for reseachers of applied area. The evaluation of the models is performed through distance measurements of distribution of probabilities Cramer-von Mises Kolmogorov-Smirnov and Anderson-Darling and also the Conditional Predictive sorted.
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Modelos bayesianos semi-paramétricos para dados binários / Bayesian semi-parametric models for binary dataMárcio Augusto Diniz 11 June 2015 (has links)
Este trabalho propõe modelos Bayesiano semi-paramétricos para dados binários. O primeiro modelo é uma mistura em escala que permite lidar com discrepâncias relacionadas a curtose do modelo Logístico. É uma extensão relevante a partir do que já foi proposto por Basu e Mukhopadhyay (2000) ao possibilitar a interpretação da distribuição a priori dos parâmetros através de razões de chances. O segundo modelo usufrui da mistura em escala em conjunto com a transformação proposta por \\Yeo e Johnson (2000) possibilitando que a curtose assim como a assimetria sejam ajustadas e um parâmetro informativo de assimetria seja estimado. Esta transformação é muito mais apropriada para lidar com valores negativos do que a transformação de Box e Cox (1964) utilizada por Guerrero e Johnson (1982) e é mais simples do que o modelo proposto por Stukel (1988). Por fim, o terceiro modelo é o mais geral entre todos e consiste em uma mistura de posição e escala tal que possa descrever curtose, assimetria e também bimodalidade. O modelo proposto por Newton et al. (1996), embora, seja bastante geral, não permite uma interpretação palpável da distribuição a priori para os pesquisadores da área aplicada. A avaliação dos modelos é realizada através de medidas de distância de probabilidade Cramér-von Mises, Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling e também pelas Ordenadas Preditivas Condicionais. / This work proposes semi-parametric Bayesian models for binary data. The first model is a scale mixture that allows handling discrepancies related to kurtosis of Logistic model. It is a more interesting extension than has been proposed by Basu e Mukhopadyay (1998) because this model allows the interpretation of the prior distribution of parameters using odds ratios. The second model enjoys the scale mixture together with the scale transformation proposed by Yeo and Johnson (2000) modeling the kurtosis and the asymmetry such that a parameter of asymmetry is estimated. This transformation is more appropriate to deal with negative values than the transformation of Box e Cox (1964) used by Guerrero e Johnson (1982) and simpler than the model proposed by Stukel (1988). Finally, the third model is the most general among all and consists of a location-scale mixture that can describe kurtosis and skewness also bimodality. The model proposed by Newton et al (1996), although general, does not allow a tangible interpretation of the a priori distribution for reseachers of applied area. The evaluation of the models is performed through distance measurements of distribution of probabilities Cramer-von Mises Kolmogorov-Smirnov and Anderson-Darling and also the Conditional Predictive sorted.
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Modelo de regressão para dados binários com mistura de funções de ligação / Regression model with mixture of link functions for binary dataEugenio, Nicholas Wagner 08 February 2017 (has links)
Submitted by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-23T19:24:21Z
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Previous issue date: 2017-02-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A regression model for binary data with mixture of four link functions (logit, probit, complementary
log log and Stukel) is shown and these functions are particular cases of the model. The
frequentist estimation procedure is exposed and, by simulation studies, it is notable that, comparing
with other models, the link function proposed presents a better performance in proportions’
estimations, while for predctions they are all equal. Its flexibility in being both a symmetric or
an assymmetric link function is corroborated on the real data analisys results, as the simulations.
Furthermore, it is shown a case where the mixture associates total weight for a link function
because it is no possible to improve the results by mixing other functions. / Apresenta-se um modelo de regressão para dados binários com mistura de quatro funções de
ligação (logit, probit, complementar log-log e Stukel) que também são seus casos particulares.
Os procedimentos de estimação frequentista são expostos e, através de estudos de simulações,
mostra-se que, em relação a outros modelos, a função de ligação proposta apresenta melhor
desempenho nas estimações de proporções, ao passo que para previsões é igual às demais. Sua
flexibilidade em poder ser tanto uma função de ligação simétrica quanto assimétrica é corroborada
pelo resultados das análises de três bancos de dados reais, bem como pelas simulações. Mostra-se
ainda um caso em que, por não conseguir obter melhores resultados com as combinações de
ligações, a mistura associa peso total a um de seus componentes.
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