Tese

Non-informative nuisance parameter principle for weighted likelihood test using adaptive significance levels in count data (2020)

• Authors:
  • Flórez Rivera, Andrés Felipe
  • Esteves, Luís Gustavo (Orientador)
• Autor USP: RIVERA, ANDRÉS FELIPE FLÓREZ - IME
• Unidade: IME
• Sigla do Departamento: MAE
• Subjects: DISTRIBUIÇÃO DE POISSON; ANÁLISE DE DADOS; TABELAS DE CONTINGÊNCIA
• Keywords: Bayes factor; Comparação de médias de Poisson; Contingency tables; Diagonal symmetry; Equilíbrio de Hardy-Weinberg; Fator de Bayes; Hardy-Weinberg equilibrium; Homogeneidade; Homogeneity; Independence; Independência; P-values; Poisson means comparison; Simetria diagonal; Valor-P
• Agências de fomento:
  • Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
• Language: Inglês
• Abstract: O uso do valor-p clássico em testes de significância para avaliar hipóteses estatísticas é um procedimento comum entre cientistas de diferentes áreas das ciências. No entanto, esse procedimento tem sido amplamente criticado por sua interpretação há muitos anos e de muitos pontos de vista devido ao seu mau uso. Consequentemente, são necessárias alternativas para esse procedimento. Neste trabalho, o teste de hipóteses estatísticas usando funções de verossimilhança ponderadas e níveis de significância adaptativos é revisado, com ênfase especial na exploração de propriedades desse procedimento. Especificamente, prova-se que este procedimento segue o princípio do parâmetro ''nuisance'' não informativo e uma propriedade de invariância. Essas propriedades levam a um modelo reduzido e a espaços paramétricos mais tratáveis que permitem enfrentar o problema de testar hipóteses com mais facilidade. Além disso, é apresentado o valor-P condicional como uma medida de evidência das hipóteses. Os resultados são aplicados para testar a independência e simetria diagonal em tabelas de contingência, também para comparar duas médias de Poisson e o teste de Equilíbrio de Hardy-Weinberg. A discussão geral apresenta as vantagens dessa metodologia e sugere possíveis trabalhos futuros
• Imprenta:
  • Publisher place: São Paulo
  • Date published: 2020
• Data da defesa: 30.07.2020


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How to cite

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• ABNT

  FLÓREZ RIVERA, Andrés Felipe. Non-informative nuisance parameter principle for weighted likelihood test using adaptive significance levels in count data. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-19102020-141530/. Acesso em: 09 jan. 2026.

• APA

  Flórez Rivera, A. F. (2020). Non-informative nuisance parameter principle for weighted likelihood test using adaptive significance levels in count data (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-19102020-141530/

• NLM

  Flórez Rivera AF. Non-informative nuisance parameter principle for weighted likelihood test using adaptive significance levels in count data [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-19102020-141530/

• Vancouver

  Flórez Rivera AF. Non-informative nuisance parameter principle for weighted likelihood test using adaptive significance levels in count data [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-19102020-141530/

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