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Mais : um pouco de conversa boa

Caro redistas,
Eu tenho acompanhado as discussões nesta lista sobre temas interessantes ( mas infelizmente, nas maioria das vezes frustrantes para os redistas), mas confesso que as discussões mais recentes sobre os nossos mestres da Estatistica motivada pelo nosso mestre Gauss motivou-me a colocar esta mensagem na rede. Embora, durante a minha permanência no IME-USP eu tenha tenha dito o previlégio de conhecer Basu, Lindley e Zacks (Neyman e Lehmann em Berkeley), e ser muito influenciado por eles durante a minha vida acadêmica confesso que as distribuições ponderadas introduzidas por Fisher e formalizadas por Rao ( ver por exemplo a conferência do Balakrishanan no SINAPE2008) reflete a uma tendência reconciliadora da Estatística ( ver O`Bayes9 que contou com presença do Efron). Abraços, Josemar ----- Original Message ----- From: "Basilio de Bragança Pereira" <basilio@hucff.ufrj.br> 
To: "Carlos Alberto de Braganca Pereira" <cpereira@ime.usp.br>
Cc: <abe-l@ime.usp.br>
Sent: Wednesday, July 08, 2009 1:18 AM
Subject: [ABE-L]: Mais : um pouco de conversa boa


Tambem posso estar errado , mas um pouco de conjecturas talves tire algumas
duvidas:
É interessante perceber que o Brasil talves seja o pais com maior
percentagem de Bayesianos entre os estatisticos.
Mesmo assim acho que a influencia de Fisher foi muito grande. Entre os Bay
esianos vindos de Berkeley principalmente. Acho que a ida de  Basu para os
EUA teve grande importancia nisso (Carlinhos pode falar sobre isso como
observador )
A propria transformacao de Basu em Bayesiano passa por seu interesse em
Inferencia Verossimilhanca (dois artigos longos no Int Stat Review e nas
conferencias sobre Fundamentos da Inferencia em Waterloo e Aahus )
Pude verificar esse interesse (inicio dos anos 70) pois nesta epoca Basu
estava constantemente na Inglaterra (Manchester) e assisti palestras sobre
reducao dos dados :invariancia-suficiencia X suficiencia-invariancia , ele
queria fazer isso direto. Basu conta nos anais destas conferencias suas
discussoes com Fisher. Mas por um tempo acho que foi adepto de Inferencia
Verossimilhanca (ultimo livro do Fisher)Em seguida virou Bayesiano e tinha
admiradores em Berkeley onde estudaram Heleno, Sergio ,Telba etc
Mesmo os Bayesianos oriundos de Warwick de alguma forma discipulos de
Harrison e  netos de Lindley que ensinava em Cambridge que como se sabe
tinha o famoso Diploma em Estatistica origem da maioria dos estatisticos
famosos ingleses. La ensinaram Yates, Bartlett, Finney, Maurice Kendall,
Daniels, Cochran, Barnard, Cedric Smith and Armitage E mais tarde Lindley e
Cox.
Conversey com alguns alunos do Diploma ( Incluindo o nosso Prof Memoria de
Brasilia)e todos confessaram ir as aulas de Fisher a de Jeffreys que eram
professores de outros departamentos.
Os oriundos do Imperial College, como eu, tambem ou melhor principalmente,
foram influenciados por Fisher . David Cox sem duvida e um Fisheriano , e
todo nosso trabalho foi influenciado por suas ideias na epoca que eramos
estudantes. Na minha epoca o interesse era Inferencia Verossimilhanca
(Edwards,Kalbfleish) , Estrutural (Fraser), Pivotal (Barnard).  Em seguida
na epoca do Gauss , Ortogonalidade , Teoria Assintotica , tensores
,geometria diferencial etc. que era o interesse de Cox na epoca (ver livros
e artigos com Barndorf Nielsen e Reid )
Agora sem duvida pelo menos para mim que sou mais ligado a aplicacoes de
resultados recentes gostaria de ter noticias de quem dentro da comunidade
estatistica que trabalha com Redes Neurais, Support Vector Machine, Survival
Tree, Boosting ,  Randon Foresty, Independent Component Analysis, Positive
Matrix Decomposition, Estimation:Loess,Dantzig etc

Saudacoes Likelihoodianas
Basilio



Carlos Alberto de Braganca Pereira Escreveu:


Eu não tenho a precisão histórica do mestre Gauss.
Mas vou contar o que acho que ouvi fazem muitos anos.
Dizem que Fisher escreveu o primeiro paper sobre a estimativa de Maxima
verossimilhança. Enviou para publicação na revista que o Pearson era editor (não sei se falamos do mesmo Karl Pearson). O artigo foi rejeitado pois não 
havia com julgar a estimativa e era preciso colocar uma distribuição de
probabilidades na estatística. Então o Fisher escreveu sobre as distribuições 
amostrais que tanto perturbam nós os Bayesianos.  Parece que mesmo assim o
artigo foi rejeitado e ai foi enviado para outra revista. Parece que a primeira versão foi em torno de 1906 e a publicada foi la para 1920. Posso estar totalmente errado mas certamente o mestre Gauss irá colocar tudo em 
pratos limpos.
Voltando a nosso velho assunto, a função que leva o ponto amostral a sua função de verossimilhança é uma estatística suficiente minima. Assim o gráfico da 
verossimilhança seria tudo que você precisa para uma boa inferência.
As informações relevante do gráfico estão justamente na relação entre os pontos paramétricos. Assim todas as verossimilhanças proporcionais tem o mesmo formato 
e as mesmas relações entre pontos.  Esses gráficos proporcionais deveriam
produzir a mesma inferência.  Este é o principio da verossimilhança!
Com isto a gente mostra que a estatística preferida do mestre Gauss, -2lambda 
não viola o principio da verossimilhança.  Mude as regras de parada e a
inferência não se altera para o ponto amostral com mesma verossimilhança. Por 
exemplo (x,y) = (300,700) = (sucesso,fracasso) tem de produzir a mesma
inferência tendo sido uma observação de uma binomial ou de uma binomial
negativa.  Esta, é claro, é também uma propriedade da estimativa de Máxima
Verossimilhança (não de sua distribuição amostral).
Outro bom exemplo é a regressão logística quando usamos as estimativas de MV e a 
estatística de Wilks.
Dizia o meu mestre Basu que Fisher iniciou sua vida pensando como Bayes e
terminou da mesma forma com seu livro de 1956.  No meio ele pensou coisas
complicadas.
Acho que já falei demais para iniciarmos nossas discussões.
Saudações indutivas.
Carlinhos

Carlos Alberto de Braganca Pereira <cpereira@ime.usp.br>




Basilio de Bragança Pereira
*Titular Professor of  Bioestatistics and of Applied Statistics
*FM-Faculty of Medicine and COPPE-Posgraduate School of Engineering and
HUCFF-University Hospital Clementino Fraga Filho.
*UFRJ-Federal University of Rio de Janeiro
*Tel: (55 21) 2562-2594 or /2558/7045
www.po.ufrj.br/basilio/

*MailAddress:
COPPE/UFRJ
Caixa Postal 68507
CEP 21941-972 Rio de Janeiro,RJ
Brasil