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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2021.tde-12052021-151324
Document
Author
Full name
Lucas de Oliveira Prates
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2021
Supervisor
Committee
Leonardi, Florencia Graciela (President)
Castro, Bruno Monte de
Rodriguez, Daniela Andrea
Title in English
Offline change point detection for binary data via regularization methods
Keywords in English
Change point detection
Regularization
SNPs
Abstract in English
Em análise de séries temporais, o problema de detecção de pontos de mudança consiste em estimar os tempos nos quais a distribuição de probabilidade sofre alguma alteração. Sob à hipótese de que os dados têm distribuição Bernoulli, o problema pode ser visto como estimar os tempos nos quais o parâmetro de probabilidade se altera. Neste trabalho, apresentaremos métodos estatísticos para es- timar o número e a localização dos pontos de mudança quando os dados têm distribuição Bernoulli. Os métodos escolhidos foram verossimilhança penalizada, Fused LASSO e métodos baseados em validação cruzada. Provamos a consistência de alguns dos métodos propostos, e fornecemos um estudo de simulação para comparação de modelos. Por fim, aplicamos os modelos no problema de identificação de regiões de homozigose em arrays de SNPs.
Title in Portuguese
Detecção offline de pontos de mudança para dados binários via métodos de regularização
Keywords in Portuguese
Detecção de pontos de mudança
Regularização
SNPs
Abstract in Portuguese
Em análise de séries temporais, o problema de detecção de pontos de mudança consiste em estimar os tempos nos quais a distribuição de probabilidade sofre alguma alteração. Sob à hipótese de que os dados têm distribuição Bernoulli, o problema pode ser visto como estimar os tempos nos quais o parâmetro de probabilidade se altera. Neste trabalho, apresentaremos métodos estatísticos para es- timar o número e a localização dos pontos de mudança quando os dados têm distribuição Bernoulli. Os métodos escolhidos foram verossimilhança penalizada, Fused LASSO e métodos baseados em validação cruzada. Provamos a consistência de alguns dos métodos propostos, e fornecemos um estudo de simulação para comparação de modelos. Por fim, aplicamos os modelos no problema de identificação de regiões de homozigose em arrays de SNPs.
 
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Release Date
2024-07-14
Publishing Date
2022-07-15
 
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