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Seleção Bayesiana de variáveis em modelos multiníveis da teoria de resposta ao item com aplicações em genômica (2014)

  • Authors:
  • Autor USP: FRAGOSO, TIAGO DE MIRANDA - IME
  • Unidade: IME
  • Sigla do Departamento: MAE
  • Subjects: ESTATÍSTICA APLICADA; ANÁLISE MULTIVARIADA; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: As investigações sobre as bases genéticas de doenças complexas em Genômica utilizam diversos tipos de informação. Diversos sintomas são avaliados de maneira a diagnosticar a doença, os indivíduos apresentam padrões de agrupamento baseados, por exemplo no seu parentesco ou ambiente comum e uma quantidade imensa de características dos indivíduos são medidas por meio de marcadores genéticos. No presente trabalho, um modelo multiníveis da teoria de resposta ao item (TRI) é proposto de forma a integrar todas essas fontes de informação e caracterizar doenças complexas através de uma variável latente. Além disso, a quantidade de marcadores moleculares induz um problema de seleção de variáveis, para o qual uma seleção baseada nos métodos da busca estocástica e do LASSO bayesiano são propostos. Os parâmetros do modelo e a seleção de variáveis são realizados sob um paradigma bayesiano, no qual um algoritmo Monte Carlo via Cadeias de Markov é construído e implementado para a obtenção de amostras da distribuição a posteriori dos parâmetros. O mesmo é validado através de estudos de simulação, nos quais a capacidade de recuperação dos parâmetros, de escolha de variáveis e características das estimativas pontuais dos parâmetros são avaliadas em cenários similares aos dados reais. O processo de estimação apresenta uma recuperação satisfatória nos parâmetros estruturais do modelo e capacidade de selecionar covariáveis em espaços de dimensão elevada apesar de um viés considerável nas estimativas das variáveis latentes associadas ao traço latente e ao efeito aleatório. Os métodos desenvolvidos são então aplicados aos dados colhidos no estudo de associação familiar 'Corações de Baependi', nos quais o modelo multiníveis se mostra capaz de caracterizar a síndrome metabólica, uma série de sintomas associados com o risco cardiovascular.O modelo multiníveis e a seleção de variáveis se mostram capazes de recuperar características conhecidas da doença e selecionar um marcador associado.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 12.09.2014
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FRAGOSO, Tiago de Miranda; SOLER, Júlia Maria Pavan. Seleção Bayesiana de variáveis em modelos multiníveis da teoria de resposta ao item com aplicações em genômica. 2014.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2014. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-14112014-110028 >.
    • APA

      Fragoso, T. de M., & Soler, J. M. P. (2014). Seleção Bayesiana de variáveis em modelos multiníveis da teoria de resposta ao item com aplicações em genômica. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-14112014-110028
    • NLM

      Fragoso T de M, Soler JMP. Seleção Bayesiana de variáveis em modelos multiníveis da teoria de resposta ao item com aplicações em genômica [Internet]. 2014 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-14112014-110028
    • Vancouver

      Fragoso T de M, Soler JMP. Seleção Bayesiana de variáveis em modelos multiníveis da teoria de resposta ao item com aplicações em genômica [Internet]. 2014 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-14112014-110028

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