Building complex networks through classical and Bayesian statistics - a comparison
Lina Dornelas Thomas, Victor Fossaluza, Anatoly Yambartsev · 2012
Nesta pesquisa, estudamos e comparamos duas maneiras de se construir redes. O principal objetivo do nosso estudo é encontrar uma forma efetiva de se construir redes, especialmente quando temos menos observações do que variáveis. A construção das redes é realizada através da estimação do coeficiente de correlação parcial com base na estatística clássica (inverse method) e na Bayesiana (priori conjugada Normal - Wishart invertida). No presente trabalho, para resolver o problema de se ter menos observações do que variáveis, propomos uma nova metodologia, a qual chamamos correlação parcial local, que consiste em selecionar, para cada par de variáveis, as demais variáveis que apresentam maior coeficiente de correlação com o par. Aplicamos essas metodologias em dados simulados e as comparamos traçando curvas ROC. O resultado mais atrativo foi que, mesmo com custo computacional alto, usar inferência Bayesiana é melhor quando temos menos observações do que variáveis. Em outros casos, ambas abordagens apresentam resultados satisfatórios.