Análise bayesiana de sensibilidade do modelo AR(1) para dados em painel: uma aplicação em dados temporais de microarrays

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorMorais, Telma Suely da Silva-
Autor(es): dc.creatorSilva, Fabyano Fonseca e-
Autor(es): dc.creatorSilva, Carlos Henrique Osório-
Autor(es): dc.creatorMartins Filho, Sebastião-
Autor(es): dc.creatorNascimento, Moysés-
Autor(es): dc.creatorSáfadi, Thelma-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:51:19Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:51:19Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-09-20-
Data de envio: dc.date.issued2020-09-20-
Data de envio: dc.date.issued2010-12-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/43137-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v28/v28_n4/A10_Fabiano.pdf-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1169582-
Descrição: dc.descriptionWe 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.-
Descrição: dc.descriptionConsiderou-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.-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (UNESP)-
Direitos: dc.rightsrestrictAccess-
???dc.source???: dc.sourceRevista Brasileira de Biometria (RBB)-
Palavras-chave: dc.subjectDados em painel-
Palavras-chave: dc.subjectModelo auto-regressivo-
Palavras-chave: dc.subjectInferência bayesiana-
Palavras-chave: dc.subjectPanel data-
Palavras-chave: dc.subjectAutoregressive model-
Palavras-chave: dc.subjectBayesian inference-
Palavras-chave: dc.subjectMicroarray time series-
Título: dc.titleAnálise bayesiana de sensibilidade do modelo AR(1) para dados em painel: uma aplicação em dados temporais de microarrays-
Título: dc.titleBayesian approach of AR(1) panel data model: application in microarray time series data-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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