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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2018.tde-22012018-143906
Documento
Autor
Nome completo
Emerson Wruck
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2001
Orientador
Banca examinadora
Achcar, Jorge Alberto (Presidente)
Andrade Filho, Marinho Gomes de
Branco, Marcia D Elia
Título em português
Classificação e discriminação: um enfoque Bayesiano
Palavras-chave em português
Não disponível
Resumo em português
Não disponível
Título em inglês
Not available
Palavras-chave em inglês
Not available
Resumo em inglês
ln this dissertation, we present Bayesian alteniatives for classification probiem under different approaches. First of all, we propose a Box and Cox transformation to have normal data to be used in classification problems. We also consider the classification problem assuming a vector X with a mixture of inultivariate normal distributions, using Bayesian procedures to buiid a classification rule. We also consider the classification for binary data and correlated binary data using the Bayesian approach and also introducing randoin effects to capturate the correlation. For the Bayesian approach, we use MCMC methods and we consider the utilization of the software "Ox' as a great altemative for probiems related the efficiency of the algorithm.
 
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EmersonWruck.pdf (32.15 Mbytes)
Data de Publicação
2018-01-22
 
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