Estimação parametrica e semi-parametrica em misturas uniforme-beta generalizada : uma aplicação em dados de microarranjos / Parametric and semi-parametric estimation in uniform-generalized beta mixtures : application in microarray data
AUTOR(ES)
Gabriel Coelho Gonçalves de Abreu
DATA DE PUBLICAÇÃO
2007
RESUMO
A análise de dados de expressão gênica tem sido de grande importância nas mais variadas áreas do desenvolvimento humano, como agricultura, melhoramento animal e medicina. Apesar dos avanços na área de estatística genética, a análise desse tipo de dados pode ser complexa e de difícil execução. Os investimentos já feitos nos últimos anos em pesquisa laboratorial podem levar a resultados concretos (melhoramento genético, vacinas genéticas, patentes) em pouco tempo, sob a correta interpretação dos resultados. Como a análise é feita em milhares de genes, existem problemas de comparações múltiplas, excedendo substancialmente o valor nominal de cada teste. Atualmente, em biologia, o problema de testes múltiplos se tornou uma norma, e não uma excessão. Assim, soluções sugeridas englobam o controle da taxas de erro, como o FDR (False discovery rate). O estudo da distribuição empírica dos p-valores, obtidos através dos testes estatísticos, pode ser realizado sob um modelo de mistura finita de distribuições beta. Sugere-se a utilização da distribuição beta generalizada com três parâmetros, mais flexível que a beta padrão. Faz-se um estudo da estimação paramétrica e semi-paramétrica no modelo proposto. São feitos estudos de simulação e aplicação a dados reais
ASSUNTO(S)
estatistica não parametrica estimativa de parametro bioestatistica parameter estimation biostatistics nonparametric statistics
ACESSO AO ARTIGO
http://libdigi.unicamp.br/document/?code=vtls000399304Documentos Relacionados
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