Exportação concluída — 

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.
id SCAR_710934a6e2cea1cd05e3940f3f6f18f8
oai_identifier_str oai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/22803
network_acronym_str SCAR
network_name_str Repositório Institucional da UFSCAR
repository_id_str
spelling Ferreira, Flávio FagundesMilan, Luis Aparecidohttp://lattes.cnpq.br/7435391829973844https://lattes.cnpq.br/4467235193229795https://orcid.org/0000-0001-5408-5415https://orcid.org/0000-0001-6466-7865https://orcid.org/0000-0002-3609-178Xhttps://orcid.org/0000-0002-4698-4004https://orcid.org/0000-0002-1041-2768Demétrio, Clarice Garcia Borgeshttp://lattes.cnpq.br/7923944433659347http://lattes.cnpq.br/1890753837146343http://lattes.cnpq.br/8916772290938469http://lattes.cnpq.br/89520481213963982025-09-23T13:02:14Z2025-06-09FERREIRA, Flávio Fagundes. Seleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC. 2025. Tese (Doutorado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2025. 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
dc.title.por.fl_str_mv Seleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv Model selection for the RC association model using reversible jump MCMC
title Seleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC
spellingShingle Seleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC
Ferreira, Flávio Fagundes
Modelo de associação RC
Tabela de contingência
Inferência Bayesiana
Procrustes
Biplot
Metroplis-Hastings
Reversible Jump MCMC
RC association models
Contingency table
Bayesian inference
Procrustes
Biplot
Metroplis-Hastings
MCMC Reversible Jump
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
title_short Seleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC
title_full Seleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC
title_fullStr Seleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC
title_full_unstemmed Seleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC
title_sort Seleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC
author Ferreira, Flávio Fagundes
author_facet Ferreira, Flávio Fagundes
author_role author
dc.contributor.authorlattes.none.fl_str_mv https://lattes.cnpq.br/4467235193229795
dc.contributor.authororcid.none.fl_str_mv https://orcid.org/0000-0001-5408-5415
dc.contributor.advisor1orcid.none.fl_str_mv https://orcid.org/0000-0001-6466-7865
dc.contributor.refereeorcid.none.fl_str_mv https://orcid.org/0000-0002-3609-178X
https://orcid.org/0000-0002-4698-4004
https://orcid.org/0000-0002-1041-2768
dc.contributor.referee.none.fl_str_mv Demétrio, Clarice Garcia Borges
dc.contributor.refereeLattes.none.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/7923944433659347
http://lattes.cnpq.br/1890753837146343
http://lattes.cnpq.br/8916772290938469
http://lattes.cnpq.br/8952048121396398
dc.contributor.author.fl_str_mv Ferreira, Flávio Fagundes
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Milan, Luis Aparecido
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/7435391829973844
contributor_str_mv Milan, Luis Aparecido
dc.subject.por.fl_str_mv Modelo de associação RC
Tabela de contingência
Inferência Bayesiana
Procrustes
Biplot
topic Modelo de associação RC
Tabela de contingência
Inferência Bayesiana
Procrustes
Biplot
Metroplis-Hastings
Reversible Jump MCMC
RC association models
Contingency table
Bayesian inference
Procrustes
Biplot
Metroplis-Hastings
MCMC Reversible Jump
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
dc.subject.eng.fl_str_mv Metroplis-Hastings
Reversible Jump MCMC
RC association models
Contingency table
Bayesian inference
Procrustes
Biplot
Metroplis-Hastings
MCMC Reversible Jump
dc.subject.cnpq.fl_str_mv 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
description 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.
publishDate 2025
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2025-09-23T13:02:14Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2025-06-09
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv FERREIRA, Flávio Fagundes. Seleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC. 2025. Tese (Doutorado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2025. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/22803.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.14289/22803
identifier_str_mv FERREIRA, Flávio Fagundes. Seleção de modelos de associação RC utilizando reversible jump MCMC. 2025. Tese (Doutorado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2025. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/22803.
url https://hdl.handle.net/20.500.14289/22803
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFSCar
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSCAR
instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron:UFSCAR
instname_str Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron_str UFSCAR
institution UFSCAR
reponame_str Repositório Institucional da UFSCAR
collection Repositório Institucional da UFSCAR
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/db5a388b-8370-4e92-84f3-0fef0446f36b/download
https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/402f5512-1c58-4ed1-858f-03a42f1fed21/download
https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/ee9e8fa6-2e2c-412c-964e-1222363a0f72/download
https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/8f2aaecf-9f39-4096-a037-9ec726b144eb/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 7b1424349135aaa5801c9003e7f40dfb
fba754f0467e45ac3862bc2533fb2736
a37ab55dae715fa15e99cdcee7d6c476
8ce9a9d2105af065d2e9ddb7a0f21855
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
repository.mail.fl_str_mv repositorio.sibi@ufscar.br
_version_ 1851688734693523456

Registros relacionados