Seleção de covariância para o modelo grafo gaussiano via reversible jump (2023)
- Authors:
- Autor USP: SANTOS, ERITON BARROS DOS - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/T.104.2023.tde-24082023-110019
- Subjects: ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE; CADEIAS DE MARKOV; MÉTODOS MCMC; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); SELEÇÃO DE MODELOS
- Keywords: Correlação parcial; Covariance selection model; Gaussian Graphs; Grafo Gaussiano; Graphical Gaussian model; Graphical model; Metropolis-Hastings; Metropolis-Hastings; Model selection; Modelo grafo; Modelo grafo Gaussiano; Partial correlation; Reversible jump; Reversible jump; Seleção de covariância
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: O objetivo do modelo grafo gaussiano consiste em encontrar a estrutura de covariância que representa a relação entre variáveis aleatórias, cuja distribuição conjunta é uma normal multivariada. Isso é uma ferramenta usada para modelar grafos gaussianos. A inferência de parâmetros desse tipo de modelagem geralmente é baseada na estimativa da máxima verossimilhança. No entanto, esse tipo de metodologia requer o ajuste de todos os modelos possíveis para verificar qual modelo melhor representa a relação entre as variáveis. No caso de qualquer modelo, dentre todos os possíveis, apresentar problema de estimativa, o resultado pode não representar a verdadeira relação entre as variáveis. Nós propomos alterações no procedimento baseado no algoritmo Reversible Jump de Dobra et al. (2011) para seleção e ajuste do modelo grafo gaussiano. Nós também criamos indicadores para avaliar resultados de simulações provenientes de um modelo grafo gaussiano. Os resultados obtidos no trabalho são favoráveis a nossa proposta apresentada, no qual observou um melhoramento no método de seleção de modelo diminuindo o erro ao buscar a estrutura de covariância.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Data da defesa: 24.02.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
SANTOS, Eriton Barros dos. Seleção de covariância para o modelo grafo gaussiano via reversible jump. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-24082023-110019/. Acesso em: 02 jan. 2026. -
APA
Santos, E. B. dos. (2023). Seleção de covariância para o modelo grafo gaussiano via reversible jump (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-24082023-110019/ -
NLM
Santos EB dos. Seleção de covariância para o modelo grafo gaussiano via reversible jump [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-24082023-110019/ -
Vancouver
Santos EB dos. Seleção de covariância para o modelo grafo gaussiano via reversible jump [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-24082023-110019/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.104.2023.tde-24082023-110019 (Fonte: oaDOI API)
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