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1	Seleção de modelos através de um teste de hipótese genuinamente Bayesiano: misturas de normais multivariadas e hipóteses separadas / Model selection by a genuinely Bayesian significance test: Multivariate normal mixtures and separated hypotheses Lauretto, Marcelo de Souza 03 October 2007 (has links) 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. / 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. hipóteses separadas mixture models modelos de misturas separated hypotheses Significance tests testes de significância
2	Seleção de modelos através de um teste de hipótese genuinamente Bayesiano: misturas de normais multivariadas e hipóteses separadas / Model selection by a genuinely Bayesian significance test: Multivariate normal mixtures and separated hypotheses Marcelo de Souza Lauretto 03 October 2007 (has links) 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. / 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. hipóteses separadas modelos de misturas testes de significância mixture models separated hypotheses Significance tests
3	Utilidade para testes de significância / Utility for significance tests Moura, Nathália Demetrio Vasconcelos 16 May 2014 (has links) Neste trabalho discutimos os principais argumentos da inferência bayesiana subjetivista. Posteriormente, a partir de uma revisão da literatura dos testes de hipóteses, os principais testes são analisados sob a ótica da teoria da decisão, particularmente no que tange às hipóteses precisas. Adicionalmente, funções de perda para testes de significância, seguindo a proposta de Fisher e do FBST, são analisadas e comparadas. / This work discusses the main points of the bayesian subjectivist inference. Posteriorly, from a literature review of hypothesis testing, the main approaches are interpreting from a decision-theoretic viewpoint, particularly regarding the precise hypotheses. Additionally, loss functions for tests of significance, following the proposal of Fisher and FBST, are analyzed and compared. Bayes Bayes decision theory FBST FBST Fisher Fisher função de perda hipótese precisa Jeffreys Jeffreys loss function Popper Popper precise null hypothesis significance tests teoria da decisão testes de significância
4	Utilidade para testes de significância / Utility for significance tests Nathália Demetrio Vasconcelos Moura 16 May 2014 (has links) Neste trabalho discutimos os principais argumentos da inferência bayesiana subjetivista. Posteriormente, a partir de uma revisão da literatura dos testes de hipóteses, os principais testes são analisados sob a ótica da teoria da decisão, particularmente no que tange às hipóteses precisas. Adicionalmente, funções de perda para testes de significância, seguindo a proposta de Fisher e do FBST, são analisadas e comparadas. / This work discusses the main points of the bayesian subjectivist inference. Posteriorly, from a literature review of hypothesis testing, the main approaches are interpreting from a decision-theoretic viewpoint, particularly regarding the precise hypotheses. Additionally, loss functions for tests of significance, following the proposal of Fisher and FBST, are analyzed and compared. Bayes FBST Fisher função de perda hipótese precisa Jeffreys Popper teoria da decisão testes de significância Bayes decision theory FBST Fisher Jeffreys loss function Popper precise null hypothesis significance tests

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