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Re: [ABE-L]: Re: Higgs desapareceu!



Oi Basilio,

Obrigado pela resposta, mas talvez eu não tenha entendido sua mensagem. Pode-se eliminar parâmetros de perturbação usando diversas técnicas não-Bayesianas:

1. Qnd a verossimilhança é ortogonal em relação a partição de interesse o problema é trivial.
2. Pode-se utilizar estatísticas parcialmente suficientes e parcialmente ancilares: S-suficientes e S-ancilares, I-suficientes e I-ancilares (utilizando conceitos de modelo saturado), etc.
3. Funções de pseudo-verossimilhanças (canônica, perfiladas,), quasi-verossimilhanças, etc.

Poderia dar outro  exemplo em que não exista alternativa não-Bayesiana? (ou seja, exemplos em que só existam metodologias Bayesianas)


2013/12/10 Basilisk De Braganca Pereira <basilio@hucff.ufrj.br>
Eliminação de nuisance parâmetros e um deles.

Enviado via iPhone

Em 10/12/2013, às 12:11, Alexandre Galvão Patriota <patriota.alexandre@gmail.com> escreveu:

Hedibert,

Poderia citar alguns dos problemas modernos em que não existe alternativa não-Bayesiana?

Obrigado,
Alexandre.

(Enviado via Android)

Em 09/12/2013 21:50, "Hedibert Freitas Lopes" <hedibert@im.ufrj.br> escreveu:
E' uma forma de olhar, mas muito estreita.

Inferencia Bayesiana nao e' a unica coisa que faz o paradigma Bayesiano um dos paradigmas
estatisticos mais relevantes atualmente.  Teoria da Decisao Bayesiana tambem faz parte.  Alem disse,
desculpem-me mas existem varios problemas modernos que nao precisa nem dizer que e' estatistica
Bayesiana, pois nao existe alternativa nao-Bayesiana.

Abs,
Hedibert



On Mon, 9 Dec 2013 17:37:30 -0200, Wagner Bonat wrote
> Também não vejo como depreciativa, temos tantas e tantas áreas mesmo
> apenas dentro da estatística .... Não existe mais ou menos
> importantes todas se complementam de alguma forma ... Veja talvez
> apenas um pensamento ingênuo meu, temos a Estatística -> Inferência -
> > Inferencia Bayesiana. Por exemplo, sites de instituições públicas
> fazem essse tipo de divisão naturalmente porque seria depreciativa ...
>
> Em 9 de dezembro de 2013 16:54, Basilio de Bragança Pereira <
> basilio@hucff.ufrj.br> escreveu:
>
> > Não ? Sub sub sub ? ????
> >
> >
> > Em 9 de dezembro de 2013 16:44, Vermelho <vermelho2@gmail.com> escreveu:
> >
> > Desculpe entrar nessa discussão, mas não entendi a nota do Elias como
> >> depreciativa ou dando menos importância à Inferência Bayesiana.
> >> Pensei que ele apenas quis dizer que a ciência é dividida em muitas
> >> áreas, cada uma com sua importância e não uma mais importante que outra.
> >> Será que sou tão ingênuo?
> >> Abç.
> >>
> >>
> >> Em 9 de dezembro de 2013 16:24, Basilio de Bragança Pereira <
> >> basilio@hucff.ufrj.br> escreveu:
> >>
> >>> Elias
> >>> Se voce acha Inferencia Bayesiana sub sub sub ,voce nao deve estar a par
> >>> das recentes trabalhos de   Efron , Cox , Durbin etc sobre como deve ser a
> >>> vista a estatistica. Isso so para citar "frequentistas " (agora mais
> >>> ecleticos).
> >>> Alem disso nao deve estar a par dos trabalhos aplicado em engenharia  e
> >>> medicina.
> >>> Depois nao adianta reclamar que cientistas da computação ( data mining ,
> >>> machine learning , pattern recognition etc) estao tomando o lugar de
> >>> estatisticos.
> >>> Estamos no seculo 21 e nao nos anos 1930
> >>> Basilio
> >>>
> >>>
> >>> Em 9 de dezembro de 2013 11:06, Elias T Krainski <
> >>> eliaskrainski@yahoo.com.br> escreveu:
> >>>
> >>>> Higgs publicou pouco mas o que publicou e' grande. O problema e'
> >>>> publicar pouco e apenas coisas pequenas. Melhor entao publicar muitas
> >>>> coisas pequenas? Afinal, hoje ha tantas ramificacoes da ciencia que talvez
> >>>> seja ate' dificil identificar algo grande.
> >>>>
> >>>> Mas, podemos olhar dentro de sub-sub areas da ciencia. Tomemos
> >>>> inferencia estatistica e a sub-sub-sub-area inferencia bayesiana: Tivemos
> >>>> bons discussion papers nos ultimos 5 anos. Acho que cada um (tenho certeza
> >>>> em um deles) representa anos de trabalho intenso!
> >>>>
> >>>> Acho que ainda ha' pesquisadores pensando grande, mas que, por forca
> >>>> das obrigacoes da produtividade, publicam resultados parciais ate' o grande
> >>>> gol. Talvez isso seja ruim no sentido de que dispersa atencao para a
> >>>> publicacao de resultados parciais. Talvez isso seja bom no sentido de ter
> >>>> algum feedback durante fases o grande projeto.
> >>>>
> >>>>  http://gizmodo.com/peter-higgs-says-he-would-never-
> >>>>> make-it-in-science-toda-1479041093
> >>>>>
> >>>>
> >>>>
> >>>
> >>>
> >>> --
> >>>
> >>> Basilio de Bragança Pereira ,DIC and PhD(Imperial College), DL(COPPE)
> >>> *UFRJ-Federal University of Rio de Janeiro
> >>> *Titular Professor of  Bioestatistics and of Applied Statistics
> >>> *FM-School of Medicine and COPPE-Posgraduate School of Engineering and
> >>> HUCFF-University Hospital Clementino Fraga Filho.
> >>>
> >>> *Tel: 55 21 2562-7045/7047/2618/2558
> >>> www.po.ufrj.br/basilio/
> >>>
> >>> *MailAddress:
> >>> COPPE/UFRJ
> >>> Caixa Postal 68507
> >>> CEP 21941-972 Rio de Janeiro,RJ
> >>> Brazil
> >>>
> >>>
> >>
> >>
> >> --
> >> Vermelho
> >> F.: (21) 2501 2332 - casa
> >>            2142 0473 - IBGE
> >>
> >
> >
> >
> > --
> >
> > Basilio de Bragança Pereira ,DIC and PhD(Imperial College), DL(COPPE)
> > *UFRJ-Federal University of Rio de Janeiro
> > *Titular Professor of  Bioestatistics and of Applied Statistics
> > *FM-School of Medicine and COPPE-Posgraduate School of Engineering and
> > HUCFF-University Hospital Clementino Fraga Filho.
> >
> > *Tel: 55 21 2562-7045/7047/2618/2558
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> > CEP 21941-972 Rio de Janeiro,RJ
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> >
>
> --
> Wagner Hugo Bonat
> LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação
> UFPR - Universidade Federal do Paraná


Hedibert Freitas Lopes, Ph.D.
Associate Professor
Department of Statistical Methods
Institute of Mathematics
Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ)