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A bayesian nonparametric approach for the two-sample problem
dc.contributor.author | Console, Rafael de Carvalho Ceregatti de | |
dc.date.accessioned | 2019-08-01T16:13:01Z | |
dc.date.available | 2019-08-01T16:13:01Z | |
dc.date.issued | 2018-11-19 | |
dc.identifier.citation | CONSOLE, Rafael de Carvalho Ceregatti de. A bayesian nonparametric approach for the two-sample problem. 2018. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2018. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/11579. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/11579 | |
dc.description.abstract | In this work, we discuss the so-called two-sample problem (PEARSON; NEYMAN, 1930) assuming a nonparametric Bayesian approach. Considering X 1 ,...,X n and Y 1 ,...,Y m two inde- pendent i.i.d samples generated from P 1 and P 2 , respectively, the two-sample problem consists in deciding if P 1 and P 2 are equal. Assuming a nonparametric prior, we propose an evidence index for the null hypothesis H 0 : P 1 = P 2 based on the posterior distribution of the distance d(P 1 ,P 2 ) between P 1 and P 2 . This evidence index has easy computation, intuitive interpretation and can also be justified in the Bayesian decision-theoretic context. Further, in a Monte Carlo simulation study, our method presented good performance when compared to the well known Kolmogorov-Smirnov test, the Wilcoxon test as well as a recent testing procedure based on Polya tree process proposed by Holmes (HOLMES et al., 2015). Finally, we applied our method to a data set about scale measurements of three different groups of patients submitted to a questionnaire for Alzheimer’s disease diagnostic. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | por |
dc.language.iso | eng | eng |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights.uri | Acesso aberto | por |
dc.subject | Bayesiano não-paramétrico | por |
dc.subject | Processo de Dirichlet | por |
dc.subject | Teste de hipótese | por |
dc.subject | Problema de duas amostras | por |
dc.subject | Bayesian nonparametrics | eng |
dc.subject | Dirichlet process prior | eng |
dc.subject | Hypothesis testing | eng |
dc.subject | Two-sample problem | eng |
dc.title | A bayesian nonparametric approach for the two-sample problem | eng |
dc.title.alternative | Uma abordagem bayesiana não paramétrica para o problema de duas amostras | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Salasar, Luis Ernesto Bueno | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5464564215528609 | por |
dc.description.resumo | Neste trabalho, discutimos o problema conhecido como problema de duas amostras utilizando uma abordagem bayesiana não-paramétrica. Considere X 1 ,...,X n e Y 1 ,...,Y m duas amostras independentes, geradas por P1 e P2, respectivamente, o problema de duas amostras consiste em decidir se P 1 e P 2 são iguais. Assumindo uma priori não-paramétrica, propomos um índice de evidência para a hipótese nula H 0 : P 1 = P 2 baseado na distribuição a posteriori da distância d(P 1 ,P 2 ) entre P 1 e P 2 . O índice de evidência é de fácil implementação, tem uma interpretação intuitiva e também pode ser justificada no contexto da teoria da decisão bayesiana. Além disso, em um estudo de simulação de Monte Carlo, nosso método apresentou bom desempenho quando comparado com o teste de Kolmogorov-Smirnov, com o teste de Wilcoxon e com o método de Holmes. Finalmente, aplicamos nosso método em um conjunto de dados sobre medidas de escala de três grupos diferentes de pacientes submetidos a um questionário para diagnóstico de doença de Alzheimer. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::INFERENCIA NAO-PARAMETRICA | por |
dc.ufscar.embargo | Online | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/5405464055196044 | por |