Publication
Uniformity
| dc.contributor.author | Brilhante, Fátima | |
| dc.contributor.author | Malva, Madalena | |
| dc.contributor.author | Mendonça, Sandra | |
| dc.contributor.author | Pestana, Dinis | |
| dc.contributor.author | Sequeira, Fernando | |
| dc.contributor.author | Velosa, Sílvio | |
| dc.date.accessioned | 2015-07-27T08:38:40Z | |
| dc.date.available | 2015-07-27T08:38:40Z | |
| dc.date.issued | 2013-06 | |
| dc.description.abstract | Uma das questões de interesse em Meta Análise é: dado um conjunto de p-values observados em testes independentes, usando uma estatística de teste T para testar H0 vs. HA, como obter uma síntese? As respostas mais comuns devem-se a Tippett, a Fisher e a Stouffer, consulte-se Gomes et al. (2009) ou Sequeira (2009) para mais informação. Qualquer daqueles métodos assenta no facto de o teorema da transformação uniformizante indicar que, sob validade de H0, a amostra p vem de uma população uniforme padrão. Tippett usa a teoria distribucional dos mínimos, Fisher usa a relação entre uniformes e quis-quadrados, e Stouffer usa uma transformação em dados gaussianos. Por outro lado, como indicado em Gomes et al. (2009), sem efectivamente explorar esse facto, o uso da transformação de Sukhatme permite ainda usar a rica teoria dos espaçamentos e das estatísticas ordinais de espaçamentos, eventualmente conjugando depois com as os filões que Tippett, Fisher e Stouffer exploraram. Para além de iniciarmos as vantagens de usar amostras computacionalmente aumentadas como proposto em Gomes et al. (2009) e os correspondentes espaçamentos para melhor investigar a uniformidade de p, exploramos o conceito de p-values aleatórios. De facto, é questionável partir do pressuposto de uniformidade de p, que só faz sentido se H0 for efectivamente verdadeira — quando o que se está a pretender estabelecer é a rejeição global dessa hipótese nula. | por |
| dc.identifier.citation | Brilhante, M. F., Malva, M., Mendonça, S., Pestana, D., Sequeira, F., and Velosa, S. (2013). Uniformity. In Lita da Silva, J.; Caeiro, F.; Natário, I.; Braumann, C.A. (eds.), Advances in Regression, Survival Analysis, Extreme Values, Markov Processes and other Statistical Applications, 73-81, Springer, Berlin. (doi: 10.1007/978-3-642-34904-1) | por |
| dc.identifier.doi | 10.1007/978-3-642-34904-1 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.19/2867 | |
| dc.language.iso | eng | por |
| dc.peerreviewed | yes | por |
| dc.publisher | Springer-Verlag | por |
| dc.relation | Research partially supported by FCT/ POCTI, POCI and PPCDT/FEDER. | por |
| dc.subject | amostras computacionalmente aumentadas | por |
| dc.subject | meta-análise | por |
| dc.subject | p-values aleatórios | por |
| dc.title | Uniformity | por |
| dc.type | conference object | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.citation.conferencePlace | Sesimbra | por |
| oaire.citation.endPage | 81 | por |
| oaire.citation.startPage | 73 | por |
| oaire.citation.title | Advances in Regression, Survival Analysis, Extreme Values, Markov Processes and other Statistical Applications | por |
| rcaap.rights | openAccess | por |
| rcaap.type | conferenceObject | por |