• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.95.2015.tde-31102015-124527
Documento
Autor
Nome completo
Andre Chalom Machado de Oliveira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2015
Orientador
Banca examinadora
Prado, Paulo Inácio de Knegt López de (Presidente)
Rocha, Pedro Luis Bernardo da
Vencio, Ricardo Zorzetto Nicoliello
Título em português
Exploração de espaços de parâmetros de modelos biológicos sob diferentes paradigmas estatísticos
Palavras-chave em português
Análise de incerteza
Análise de sensibilidade
Modelagem numérica
Verossimilhança
Resumo em português
A formulação e o uso de modelos matemáticos complexos têm recebido grande atenção no estudo da ecologia nos últimos anos. Questões relacionadas à exploração de espaços de parâmetros destes modelos - executada de forma eficiente, sistemática e à prova de erros - são de grande importância para melhor compreender, avaliar a confiabilidade e interpretar o resultado destes modelos. Neste trabalho, apresentamos uma investigação de métodos existentes para responder as questões relevantes da área, com ênfase na técnica conhecida como Hipercubo Latino e com foco na análise quantitativa dos resultados, e realizamos a comparação entre resultados analíticos de incerteza e sensibilidade e resultados obtidos do Hipercubo. Ainda, examinamos a proposta de uma metodologia paralela baseada no paradigma estatístico da verossimilhança. O capítulo 1 introduz uma investigação a respeito dos conceitos históricos sobre a natureza da probabilidade, situando o conceito da verossimilhança como componente central da inferência estatística. O capítulo 2 (em inglês) traz uma revisão bibliográfica sobre o estado da arte em análises de incerteza e sensibilidade, apresentando dois exemplos de aplicação das técnicas descritas a problemas de crescimento populacional estruturado. O capítulo 3 examina a proposta de uma metodologia baseada na verossimilhança dos dados como uma abordagem integrativa entre a estimação de parâmetros e a análise de incerteza, apresentando resultados preliminares. Durante o progresso do presente trabalho, um pacote de funções na linguagem R foi desenvolvido para facilitar o emprego na prática das ferramentas teóricas expostas acima. Os apêndices deste texto trazem um tutorial e exemplos de uso deste pacote, pensado para ser ao mesmo tempo conveniente e de fácil extensão, e disponível livremente na internet, no endereço http://cran.r-project.org/web/packages/pse.
Título em inglês
Parameter space exploration of biological models under different statistical paradigms
Palavras-chave em inglês
Likelihood
Numerical modeling
Sensitivity analysis
Uncertainty analysis
Resumo em inglês
There is a growing trend in the use of mathematical modeling tools in the study of many areas of the biological sciences. The use of computer models in science is increasing, specially in fields where laboratory experiments are too complex or too costly, like ecology. Questions of efficient, systematic and error-proof exploration of parameter spaces are are of great importance to better understand, estimate confidences and make use of the output from these models. We present a survey of the proposed methods to answer these questions, with emphasis on the Latin Hypercube Sampling and focusing on quantitative analysis of the results. We also compare analytical results for sensitivity and uncertainty, where relevant, to LHS results. Finally, we examine the proposal of a methodology based on the likelihood statistical paradigm. Chapter 1 introduces a brief investigation about the historical views about the nature of probability, in order to situate the concept of likelihood as a central component in statistical inference. Chapter 2 (in English) shows a revision about the state-of-art uncertainty and sensitivity analyses, with a practical example of applying the described techniques to two models of structured population growth. Chapter 3 examines the proposal of a likelihood based approach as an integrative procedure between parameter value estimation and uncertainty analyses, with preliminary results. During the progress of this work, a package of R functions was developed to facilitate the real world use of the above theoretical tools. The appendices of this text bring a tutorial and examples of using this package, freely available on the Internet at http://cran.r-project.org/web/packages/pse.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
pse.pdf (1.40 Mbytes)
Data de Publicação
2015-11-03
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
Centro de Informática de São Carlos
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2018. Todos os direitos reservados.