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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.45.2014.tde-12052014-223530
Documento
Autor
Nombre completo
Andressa Cerqueira
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2014
Director
Tribunal
Leonardi, Florencia Graciela (Presidente)
Iambartsev, Anatoli
Vargas, Claudia Domingues
Título en portugués
Teste de hipóteses para grafos aleatórios com aplicação à neurociência
Palabras clave en portugués
dados de eletroencefalograma
grafos aleatórios
teste de hipóteses
Resumen en portugués
Recentemente, a teoria de grafos aleatórios vem sendo aplicada para modelar interações neurais do cérebro. Enquanto as propriedades dos grafos aleatórios vem sendo vastamente estudadas na literatura, o desenvolvimento de métodos de inferência estatística para essa classe de objetos tem recebido menos atenção. Nesse trabalho propomos um teste de hipóteses não paramétrico para testar se duas amostras de grafos aleatórios provém da mesma distribuição de probabilidade. Nós provamos como computar de maneira eficiente a estatística do teste e estudamos o desempenho do teste em dados simulados de grafos. A principal motivação deste trabalho é a aplicação do teste proposto em dados de eletroencefalograma.
Título en inglés
Test of hypotheses on random graphs with application in neuroscience.
Palabras clave en inglés
electroencephalographic data
random graphs
test of hypotheses
Resumen en inglés
The theory of random graphs has been successfully applied in recent years to model neural interactions in the brain. While the probabilistic properties of random graphs has been extensively studied in the literature, the development of statistical inference methods for this class of objects has received less attention. In this work we propose a non parametric test of hypotheses to decide if two samples of random graphs are originated from the same probability distribution. We show how to compute efficiently the test statistic and we study the performance of the test on simulated data. The main motivation of this work is to apply this test to analyze neural networks constructed from electroencephalographic data.
 
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tese.pdf (2.12 Mbytes)
Fecha de Publicación
2014-05-30
 
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