Abordagem Bayesiana do modelo AR(1) para dados em painel: uma aplicação em dados temporais de microarray

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Morais, Telma Suely da Silva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Estatística Aplicada e Biometria; Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria; UFV
• Palavras-chave em Português: Dados em painel; Modelo auto-regressivo; Inferência Bayesiana; Microarray Time Series (MTS); Panel data; Autoregressive model; Bayesian inference; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/4016

Considerou-se uma análise Bayesiana do modelo auto- regressivo de primeira ordem, AR(1), para dados em painel, de forma a utilizar a função de verossimilhança exata, a análise de comparação de distribuições a priori e a obtenção de distribuições preditivas de dados futuros. A eficiência da metodologia proposta foi avaliada mediante um estudo de simulação, no qual a distribuição Beta Generalizada foi usada para representar 3 diferentes prioris: simétrica, assimétrica e constante. Realizou-se uma aplicação em dados reais de expressão gênica temporal de células HeLa gerados por microarray. Os resultados mostraram alta eficiência na previsão da expressão gênica para um instante futuro.