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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2007.tde-14062007-103802
Documento
Autor
Nome completo
Cátia Petri
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2007
Orientador
Banca examinadora
Pereira, Carlos Alberto de Braganca (Presidente)
Mazzon, Jose Afonso
Wechsler, Sergio
Título em português
Relação entre níveis de significância Bayesiano e freqüentista: e-value e p-value em tabelas de contingência
Palavras-chave em português
integração numérica
otimização numérica
verossimilhança
Resumo em português
O FBST (Full Bayesian Significance Test) é um procedimento para testar hipóteses precisas, apresentado por Pereira e Stern (1999), e baseado no cálculo da probabilidade posterior do conjunto tangente ao conjunto que define a hipótese nula. Este procedimento é uma alternativa Bayesiana aos testes de significância usuais. Neste trabalho, estudamos a relação entre os resultados do FBST e de um teste freqüentista, o TRVG (Teste da Razão de Verossimilhanças Generalizado), através de alguns problemas clássicos de testes de hipóteses. Apresentamos, também, todos os procedimentos computacionais utilizados para a resolução automática dos dois testes para grandes amostras, necessária ao estudo da relação entre os testes.
Título em inglês
Relationship between Bayesian and frequentist significance tests: e-value and p-value in contingency tables
Palavras-chave em inglês
likelihood
numerical integration
numerical optimization
Resumo em inglês
FBST (Full Bayesian Significance Test) is a procedure to test precise hypotheses, presented by Pereira and Stern (1999), which is based on the calculus of the posterior probability of the set tangent to the set that defines the null hypothesis. This procedure is a Bayesian alternative to the usual significance tests. In the present work we study the relation between the FBST's results and those of a frequentist test, GLRT (Generalised Likelihood Ratio Test) through some classical problems in hypotesis testing. We also present all computer procedures that compose the automatic solutions for applying FBST and GLRT on big samples what was necessary for studying the relation between both tests.
 
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TeseCatiaPetri.pdf (1.17 Mbytes)
Data de Publicação
2007-09-27
 
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