Seleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Ferreira, Flávio Fagundes
Orientador(a): Milan, Luis Aparecido lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Modelo de associação RC
Tabela de contingência
Inferência Bayesiana
Procrustes
Biplot
Palavras-chave em Inglês:
Metroplis-Hastings
Reversible Jump MCMC
RC association models
Contingency table
Bayesian inference
Procrustes
Biplot
MCMC Reversible Jump
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADAS
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE::PROCESSOS MARKOVIANOS
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.14289/22803
Resumo: The RC (Rows and Columns) association model of order K applied in contingency table analysis provides the values of the parameter estimates that evaluate the degree of association between the categories of the variables arranged in rows and columns of the table. We propose a new methodology for estimating the order K of the association model using Bayesian inference and reversible jump by MCMC (RJMCMC). In the graphics, we illustrated the groupings through credible intervals to confirm the results obtained by RJMCMC. We applied the proposed methodology to simulated data to validate the method and also to data from previous studies for comparison purposes, and the results were convergent. We subsequently we applied the proposed methodology to three real databases to assess the performance of Enem 2023 participants in the language, mathematics and writing tests according to their father’s and mother’s education. We conclude that there is an association between some categories performance and education. There is a graphical indication of grouping of rows and columns both in the results with simulated data and in the results of the comparative study.
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Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/22803.https://hdl.handle.net/20.500.14289/22803The RC (Rows and Columns) association model of order K applied in contingency table analysis provides the values of the parameter estimates that evaluate the degree of association between the categories of the variables arranged in rows and columns of the table. We propose a new methodology for estimating the order K of the association model using Bayesian inference and reversible jump by MCMC (RJMCMC). In the graphics, we illustrated the groupings through credible intervals to confirm the results obtained by RJMCMC. We applied the proposed methodology to simulated data to validate the method and also to data from previous studies for comparison purposes, and the results were convergent. We subsequently we applied the proposed methodology to three real databases to assess the performance of Enem 2023 participants in the language, mathematics and writing tests according to their father’s and mother’s education. We conclude that there is an association between some categories performance and education. There is a graphical indication of grouping of rows and columns both in the results with simulated data and in the results of the comparative study.O modelo de associação RC (Rows and Columns) de ordem K aplicado em análises de tabela de contingência fornece os valores das estimativas dos parâmetros que avaliam o grau de associação entre as categorias das variáveis dispostas em linhas e colunas da tabela. Propomos uma nova metodologia para a estimação da ordem K do modelo de associação utilizando inferência Bayesiana e o reversible jump via MCMC (RJMCMC). Nos gráficos ilustramos os agrupamentos através de intervalos de credibilidade para confirmar os resultados obtidos via RJMCMC. Aplicamos a metodologia proposta em dados simulados para validação do método e também em dados de estudos anteriores para fins de comparação e os resultados foram convergentes. Posteriormente aplicamos a metodologia proposta em três bancos de dados reais na avaliação do desempenho de participantes do Enem 2023, nas provas de linguagens, matemática e redação segundo a escolaridade do pai e da mãe. Concluímos que existe associação entre algumas categorias do desempenho dos estudantes e a escolaridade. Houve indicação gráfica de agrupamento de linhas e colunas tanto nos resultados com dados simulados quanto nos resultados do estudo comparativo.porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEsUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessModelo de associação RCTabela de contingênciaInferência BayesianaProcrustesBiplotMetroplis-HastingsReversible Jump MCMCRC association modelsContingency tableBayesian inferenceProcrustesBiplotMetroplis-HastingsMCMC Reversible JumpCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICACIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADECIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADASCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE::PROCESSOS MARKOVIANOSSeleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMCModel selection for the RC association model using reversible jump MCMCinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALSeleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC.pdfSeleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC.pdfapplication/pdf30080697https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/db5a388b-8370-4e92-84f3-0fef0446f36b/download7b1424349135aaa5801c9003e7f40dfbMD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8906https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/402f5512-1c58-4ed1-858f-03a42f1fed21/downloadfba754f0467e45ac3862bc2533fb2736MD52falseAnonymousREADTEXTSeleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC.pdf.txtSeleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC.pdf.txtExtracted texttext/plain104394https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/ee9e8fa6-2e2c-412c-964e-1222363a0f72/downloada37ab55dae715fa15e99cdcee7d6c476MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILSeleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC.pdf.jpgSeleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6397https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/8f2aaecf-9f39-4096-a037-9ec726b144eb/download8ce9a9d2105af065d2e9ddb7a0f21855MD54falseAnonymousREAD20.500.14289/228032025-09-24T03:01:27.921859Zhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilopen.accessoai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/22803https://repositorio.ufscar.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestrepositorio.sibi@ufscar.bropendoar:43222025-09-24T03:01:27Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
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