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Teste de hipóteses para grafos aleatórios com aplicação à neurociência / Test of hypotheses on random graphs with application in neuroscience.

Recentemente, a teoria de grafos aleatórios vem sendo aplicada para modelar interações neurais do cérebro. Enquanto as propriedades dos grafos aleatórios vem sendo vastamente estudadas na literatura, o desenvolvimento de métodos de inferência estatística para essa classe de objetos tem recebido menos atenção. Nesse trabalho propomos um teste de hipóteses não paramétrico para testar se duas amostras de grafos aleatórios provém da mesma distribuição de probabilidade. Nós provamos como computar de maneira eficiente a estatística do teste e estudamos o desempenho do teste em dados simulados de grafos. A principal motivação deste trabalho é a aplicação do teste proposto em dados de eletroencefalograma. / The theory of random graphs has been successfully applied in recent years to model neural interactions in the brain. While the probabilistic properties of random graphs has been extensively studied in the literature, the development of statistical inference methods for this class of objects has received less attention. In this work we propose a non parametric test of hypotheses to decide if two samples of random graphs are originated from the same probability distribution. We show how to compute efficiently the test statistic and we study the performance of the test on simulated data. The main motivation of this work is to apply this test to analyze neural networks constructed from electroencephalographic data.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-12052014-223530
Date24 February 2014
CreatorsCerqueira, Andressa
ContributorsLeonardi, Florencia Graciela
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
TypeDissertação de Mestrado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

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