| Processo: | 99/08961-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 1999 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2001 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística |
| Pesquisador responsável: | Jorge Alberto Achcar |
| Beneficiário: | Emerson Wruck |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Inferência bayesiana Análise multivariada Regressão logística |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Analise Multivariada | Inferencia Bayesiana | Misturas De Distribuicoes | Regressao Logistica |
Resumo Classificação e discriminação de objetos em grupos previamente definidos, considerando a informação de um vetor X a cada objeto para desenvolver uma função discriminante. Em geral assumimos que este vetor X associado a cada objeto tem uma distribuição normal multivariada. O trabalho visa à elaboração de um procedimento Bayesiano em alternativa ao clássico, usando métodos bayesianos como MCMC (Monte Cario em Cadeias de Markov), dentre esses destacamos os algoritmos de Gibbs Sampling e Metropolis Hasntings. Vamos trabalhar ainda com a transformação de Box & Cox, sugerir aplicação de distribuições mistas para um melhor ajuste do modelo discriminante, considerar o vetor X como variáveis contínuas e discretas, usar regressão logística para a classificação utilizando MCMC e estudar critérios para avaliar se determinada regra de classificação funciona de forma razoável, considerando a função de custo da classificação errada. Será feita uma comparação entre o procedimento clássico com o bayesiano. (AU) | |
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