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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.104.2019.tde-02082019-201833
Document
Auteur
Nom complet
João Carlos Poloniato Ferreira
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2018
Directeur
Jury
Stern, Rafael Bassi (Président)
Esteves, Luís Gustavo
Hubert Junior, Paulo do Canto
Titre en portugais
O corte do FBST em modelos de alta dimensionalidade
Mots-clés en portugais
Função poder
Hipóteses precisas
Testes bayesianos
Resumé en portugais
O problema de controlar o nível significância do teste FBST(Full BayesianSignificantTest) é estudado no contexto de modelos bayesianos para densidade. Assim, é mostrado um método bayesiano que trabalha com estimação da densidade e como deve ser conduzido o FBST com este método quando deseja-se testar se uma população pode ser dita de determinada distribuição ou testar igualdade de duas populações. Para isso é apresentada a definição do e-valor modificado que é uma maneira alternativa de cálculo da medida de evidência do FBST. Por fim, é feito um estudo de simulação com diferentes distribuições de densidade e analisado o comportamento da função poder do teste nos casos de uma e duas populações.
Titre en anglais
The FBST cutoff in high dimensional models
Mots-clés en anglais
Bayesian test
Power function
Precise hypothesis
Resumé en anglais
The problem of controlling the significan celevelof the FBST (FullBayesianSignificantTest) test is studied in the contex of Bayesian models for density, thus, a Bayesian method is shown that works with density estimation estimation and how the FBST should be conducted in that situation with this method when it is desired to test if one population has certain density distribution or equality test of two populations. For this, a modified e-value definition is presented that is an alternative to calculate the FBST measure. At end a simulation study with different density distributions and analysis the power function of the test in cases of one and two populations.
 
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Date de Publication
2019-08-03
 
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