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dc.creatorMorais, Telma Suely da Silva-
dc.creatorSilva, Fabyano Fonseca e-
dc.creatorSilva, Carlos Henrique Osório-
dc.creatorMartins Filho, Sebastião-
dc.creatorNascimento, Moysés-
dc.creatorSáfadi, Thelma-
dc.date.accessioned2020-09-20T00:19:16Z-
dc.date.available2020-09-20T00:19:16Z-
dc.date.issued2010-12-
dc.identifier.citationMORAIS, T. S. da S. et al. Análise bayesiana de sensibilidade do modelo AR(1) para dados em painel: uma aplicação em dados temporais de microarrays. Revista Brasileira de Biometria, São Paulo, v. 28, n. 4, p. 171-192, out./dez. 2010.pt_BR
dc.identifier.urihttp://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v28/v28_n4/A10_Fabiano.pdfpt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/43137-
dc.description.abstractWe considered a Bayesian analysis of first order autoregressive, AR(1), panel data model, using exact likelihood function, comparative analysis of prior distributions (sensitivity analysis) and predictive distributions of future observations. The methodology efficiency was evaluated by a simulation study using three prior, which were related to different Generalized Beta distributions: symmetric, asymmetric and uniform prior. We applied the proposed methodology to microarray time series real data of HeLa cells. The forecast of gene expression in one future time showed high efficiency.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (UNESP)pt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceRevista Brasileira de Biometria (RBB)pt_BR
dc.subjectDados em painelpt_BR
dc.subjectModelo auto-regressivopt_BR
dc.subjectInferência bayesianapt_BR
dc.subjectPanel datapt_BR
dc.subjectAutoregressive modelpt_BR
dc.subjectBayesian inferencept_BR
dc.subjectMicroarray time seriespt_BR
dc.titleAnálise bayesiana de sensibilidade do modelo AR(1) para dados em painel: uma aplicação em dados temporais de microarrayspt_BR
dc.title.alternativeBayesian approach of AR(1) panel data model: application in microarray time series datapt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoConsiderou-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 (análise de sensitividade) 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 re-escalada foi usada para representar 3 diferentes distribuições a priori: simétrica, assimétrica e uniforme. 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.pt_BR
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