Statistical Methods for Directed Graphs Based on the Graph Spectrum (2024)
- Authors:
- Autor USP: VILLELA, VICTOR CHAVAUTY - Interunidades em Bioinformática
- Unidade: Interunidades em Bioinformática
- Subjects: BIOINFORMÁTICA; REDES COMPLEXAS
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Grafos são frequentemente utilizados para modelar mecanismos complexos em diversas áreas de estudo, como redes sociais (social networks), conectividade entre regiões do cérebro, ou interações proteína-proteína. No entanto, devido a complexidade de sua estrutura, métodos estatísticos padrão não são sucientes para encontrar correlações entre populações de grafos. Em um trabalho recente por Takahashi et al. (2012) foi sugerido que o espectro do grafo é uma boa caracterização de sua estrutura, e diversos métodos estatísticos foram construídos baseado nessa ideia. Entretanto, esses métodos dependem dos autovalores do grafo terem valor real, o que não é satisfeito quando grafos são dirigidos. Neste trabalho estendemos estes resultados para grafo dirigidos utilizando a distribuição de autovalores complexa como base. Assim, desenvolvemos métodos de estimação de parâmetros para modelos de grafos aleatórios, uma seleção de modelos, um teste estatístico para comparar duas ou mais populações de grafos, um teste de associação entre grafos e variáveis de interesse, e um algoritmo de agrupamento
- Imprenta:
- Data da defesa: 10.05.2024
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ABNT
VILLELA, Victor Chavauty. Statistical Methods for Directed Graphs Based on the Graph Spectrum. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. . Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Villela, V. C. (2024). Statistical Methods for Directed Graphs Based on the Graph Spectrum (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. -
NLM
Villela VC. Statistical Methods for Directed Graphs Based on the Graph Spectrum. 2024 ;[citado 2025 dez. 29 ] -
Vancouver
Villela VC. Statistical Methods for Directed Graphs Based on the Graph Spectrum. 2024 ;[citado 2025 dez. 29 ]
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