Testes não paramétricos para árvores de Pólya
Propomos testes de hipóteses no contexto bayesiano não paramétrico. Para realizar os testes, utilizamos entropias cruzadas empíricas para avaliar o quanto uma densidade diverge da hipótese nula. A evidência contra a hipótese nula é a probabilidade a posteriori de que a densidade desconhecida divirja...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-21072025-222739 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-21072025-222739/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Árvores de Pólya Bayesian nonparametrics FBST Inferência Bayesiana não paramétrica Pólya Trees |
| Sumario: | Propomos testes de hipóteses no contexto bayesiano não paramétrico. Para realizar os testes, utilizamos entropias cruzadas empíricas para avaliar o quanto uma densidade diverge da hipótese nula. A evidência contra a hipótese nula é a probabilidade a posteriori de que a densidade desconhecida divirja da nula mais do que um determinado limiar. Nossas simulações sugerem que essa entropia cruzada é aproximadamente distribuída como Gaussiana sob certas condições para prioris Árvore de Polya. Também obtemos propriedades de consistência frequentista para um de nossos testes. As condições de nossos teoremas são menos restritivas do que resultados anteriores de consistência a posteriori. Por fim, realizamos simulações que mostram a utilidade do nosso procedimento. |
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