Inferencia estatistica de redes complexas

• Processo: 14/12301-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2014
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2016
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Francisco Aparecido Rodrigues
• Beneficiário: Bianca Madoka Shimizu Oe
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 15/23587-2 - Efeitos da Amostragem em Processos de Propagação, BE.EP.MS
• Assunto(s): Redes complexas Inferência estatística Amostragem
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Amostragem | Inferência Estatística | Redes Complexas | Redes complexas

Resumo

A propagação de epidemia e rumores na sociedade pode ser modelada naturalmente como um processo dinâmico em redes complexas, onde indivíduos são representados por vértices e suas conexões e interações são representadas por arestas. Pesquisas anteriores mostraram que a estrutura da rede, ou seja, a forma como os indivíduos se conectam influencia os processos de propagação.Entretanto, as redes reais que disponíveis são fruto de um processo de amostragem que pode modificar suas propriedades topológicas, de forma que a rede obtida seja bastante diferente da original.Portanto, é interessante estudar os efeitos das técnicas de amostragem existentes e estudar quais são as características topológicas das redes que são mais influentes nos processos de propagação.Neste projeto, propomos estudar comparativamente as técnicas de amostragem de redes e utilizar análise de regressão para descobrir quais são as propriedades topológicas mais importantes nos processos de propagação. A partir disso, objetivamos prever a quantidade de indivíduos infectados ou informantes durante a propagação de epidemias ou rumores em amostras de redes reais.

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

OE, Bianca Madoka Shimizu. Inferência estatística em redes complexas. 2017. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.