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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.104.2019.tde-06082019-170631
Document
Auteur
Nom complet
Rafael de Carvalho Ceregatti de Console
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2018
Directeur
Jury
Salasar, Luis Ernesto Bueno (Président)
Lopes, Danilo Lourenço
Souza, Anderson Luiz Ara
Titre en anglais
A Bayesian nonparametric approach for the two-sample problem
Mots-clés en anglais
Bayesian nonparametrics
Dirichlet process
Hypothesis testing
Two-sample problem
Resumé en anglais
In this work, we discuss the so-called two-sample problem Pearson and Neyman (1930) assuming a nonparametric Bayesian approach. Considering X1; : : : ; Xn and Y1; : : : ; Ym two independent i.i.d samples generated from P1 and P2, respectively, the two-sample problem consists in deciding if P1 and P2 are equal. Assuming a nonparametric prior, we propose an evidence index for the null hypothesis H0 : P1 = P2 based on the posterior distribution of the distance d (P1; P2) between P1 and P2. This evidence index has easy computation, intuitive interpretation and can also be justified in the Bayesian decision-theoretic context. Further, in a Monte Carlo simulation study, our method presented good performance when compared with the well known Kolmogorov- Smirnov test, the Wilcoxon test as well as a recent testing procedure based on Polya tree process proposed by Holmes (HOLMES et al., 2015). Finally, we applied our method to a data set about scale measurements of three different groups of patients submitted to a questionnaire for Alzheimer's disease diagnostic.
Titre en portugais
Uma abordagem bayesiana não paramétrica para o problema de duas amostras
Mots-clés en portugais
Bayesiano Não-paramétrico
Problema de Duas Amostras
Processo de Dirichlet
Teste de Hipótese
Resumé en portugais
Neste trabalho, discutimos o problema conhecido como problema de duas amostras Pearson and Neyman (1930) utilizando uma abordagem bayesiana não-paramétrica. Considere X1; : : : ; Xn and Y1; : : : ;Ym duas amostras independentes, geradas por P1 e P2, respectivamente, o problema de duas amostras consiste em decidir se P1 e P2 são iguais. Assumindo uma priori não-paramétrica, propomos um índice de evidência para a hipótese nula H0 : P1 = P2 baseado na distribuição a posteriori da distância d (P1; P2) entre P1 e P2. O índice de evidência é de fácil implementação, tem uma interpretação intuitiva e também pode ser justificada no contexto da teoria da decisão bayesiana. Além disso, em um estudo de simulação de Monte Carlo, nosso método apresentou bom desempenho quando comparado com o teste de Kolmogorov-Smirnov, com o teste de Wilcoxon e com o método de Holmes. Finalmente, aplicamos nosso método em um conjunto de dados sobre medidas de escala de três grupos diferentes de pacientes submetidos a um questionário para diagnóstico de doença de Alzheimer.
 
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Date de Publication
2019-08-07
 
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