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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

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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-16062008-130319
Date03 October 2007
CreatorsMarcelo de Souza Lauretto
ContributorsJulio Michael Stern, Roberto Marcondes Cesar Junior, Luis Fernandez Lopez, Basilio de Braganca Pereira, Carlos Alberto de Braganca Pereira
PublisherUniversidade de São Paulo, Bioinformática, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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