Pranab Kumar Sen | School of Public Health/University of North Carolina - Estados Unidos

• Processo: 02/04332-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional
• Data de Início da vigência: 22 de julho de 2002
• Data de Término da vigência: 07 de agosto de 2002
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Hildete Prisco Pinheiro
• Beneficiário: Hildete Prisco Pinheiro
• Pesquisador visitante: Pranab Kumar Sen
• Instituição do Pesquisador Visitante: University of North Carolina at Chapel Hill (UNC), Estados Unidos
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Análise de variância Dados categorizados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Analise De Variancia | Dados Categoricos | Mcmc | Modelos Autologisticos

Resumo

Em análise de sequências genômicas encontramos dados com um grande números de posições ou sítios e, em cada posição, uma resposta categórica qualitativa, nucleotídeo (ou aminoácido), com 4 (ou 20) categorias de uma sequência de DNA (ou de proteínas). A dependência espacial ou padrões de associação entre esses sítios podem não ser conhecidos mas não podemos assumir que estes sejam independentes. Devido a estrutura de dados e as dificuldades computacionais e físicas de se obterem grandes amostras (no sentido de número de sequências), devemos preocupar-nos com teorias assintóticas. Os objetivo deste projeto é estender o teste de homogeneidade de grupos proposto por Pinheiro el alii (2002). A extensão será desenvolvida em duas vias: por uma correção de ordem superior na soma de quadrados, com o que devemos melhorar o poder e o tamanhos dos teste para pequenas e médias amostras, sem intensificar as dificuldades computacionais; e pela utilização de uma estatística de teste alternativa para o problema de homogeneidade, que é computacionalmente mais simples mas que necessita de maiores cuidados quanto à distribuição assintótica. Por essa razão, uma das maneiras de utilizá-la na prática seria por testes não-paramétricos de permutação. (AU)