Agrupamento de interações não lineares em análise fatorial

• Autor(a) principal: Erick da Conceição Amorim
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/34608
• topic: Mistura; Processo Dirichlet; Expressão de genes; Câncer de mama; Estatística. – Teses.; Análise multivariada – Teses.; Análise fatorial – Teses.; Mamas - Câncer. – Teses.

A análise fatorial é uma ferramenta poderosa para a redução da dimensão nos estudos de estatística multivariada. Esta tese é dedicada a estender o modelo fatorial com interações não lineares proposto em 2013. A principal contribuição do trabalho é apresentar duas abordagens para agrupar as interações não lineares, e assim desenvolver novos modelos que não são restritos à cenários extremos onde todas as interações não nulas são diferentes ou todas iguais. A primeira estratégia para lidar com os grupos envolve uma mistura finita de componentes degeneradas. A segunda opção é especificada por um processo Dirichlet. Um estudo simulado abrangente é desenvolvido para explorar as propostas e mostrar seus bons desempenhos. Uma análise de sensibilidade é realizada para avaliar as vantagens de estimar o parâmetro de suavização definido na função de covariância do processo Gaussiano que estabelece a não linearidade das interações. Em termos de aplicação, a metodologia é apresentada em análise de expressão de genes relacionados a quatro conjuntos de dados referente ao câncer de mama. Aqui, os genes pertencentes a regiões disjuntas do genoma, com alteração do número de cópias, estão conectados aos fatores principais e suas interações não lineares são estimadas e agrupadas. A investigação conjunta e a comparação desses quatro conjuntos de dados sobre câncer de mama raramente são encontradas na literatura.