Classificação e discriminação: um enfoque Bayesiano
Não disponível === ln this dissertation, we present Bayesian alteniatives for classification probiem under different approaches. First of all, we propose a Box and Cox transformation to have normal data to be used in classification problems. We also consider the classification problem as...
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Universidade de São Paulo
2001
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ndltd-IBICT-oai-teses.usp.br-tde-22012018-1439062019-01-21T22:09:49Z Classificação e discriminação: um enfoque Bayesiano Not available Emerson Wruck Jorge Alberto Achcar Marinho Gomes de Andrade Filho Marcia D Elia Branco Não disponível Not available Não disponível ln this dissertation, we present Bayesian alteniatives for classification probiem under different approaches. First of all, we propose a Box and Cox transformation to have normal data to be used in classification problems. We also consider the classification problem assuming a vector X with a mixture of inultivariate normal distributions, using Bayesian procedures to buiid a classification rule. We also consider the classification for binary data and correlated binary data using the Bayesian approach and also introducing randoin effects to capturate the correlation. For the Bayesian approach, we use MCMC methods and we consider the utilization of the software \"Ox\' as a great altemative for probiems related the efficiency of the algorithm. 2001-04-20 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22012018-143906/ por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade de São Paulo Ciências da Computação e Matemática Computacional USP BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo instacron:USP |
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ln this dissertation, we present Bayesian alteniatives for classification probiem under different approaches. First of all, we propose a Box and Cox transformation to have normal data to be used in classification problems. We also consider the classification problem assuming a vector X with a mixture of inultivariate normal distributions, using Bayesian procedures to buiid a classification rule. We also consider the classification for binary data and correlated binary data using the Bayesian approach and also introducing randoin effects to capturate the correlation. For the Bayesian approach, we use MCMC methods and we consider the utilization of the software \"Ox\' as a great altemative for probiems related the efficiency of the algorithm.
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Jorge Alberto Achcar |
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