[ABE-L] Resgatando o p-value

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Sáb Mar 7 08:40:34 -03 2015


Caro Carlinhos,

Seu relatório (acrescentdo com as  contribuições do  Alixandre  
Patriota) pode servir como uma base bem justificada e perfeita de uma  
proposta para um livro futuro e associado á  serie "Springer Briefs in  
Statistics - BSA" (utilize louzada em icmc.usp.br).

Como todos nos sabemos, os Editores (Francisco Louzada, Gilberto Paula  
e Hélio Migon) estão  anciosos.

[ ] de Nikolai

Quoting Carlos Alberto de Bragança Pereira <cpereira em ime.usp.br>:

> Resgatando o p-value
> Caros redistas gostaria muito de entrar nesta discussão que faz  
> parte de minha vida acadêmica.  Assim vou contar algumas coisas que  
> acho que vale a pena.  De forma alguma gostaria que pensassem que  
> este texto é autopromoção: Não é!
> Anos atrás (muitos) quando estava em meu doutorado, conheci grandes  
> professores.  O saudoso Oscar Kempthorne foi um deles e por eu ser  
> amigo do Zé ele também me deu muita atenção.  Certo dia estava  
> escrevendo meus trabalhos em minha mesa quando chegou por traz e me  
> disse o seguinte: Carlos, a inferência Bayesiana só vai vingar e ser  
> usada quando tivermos uma alternativa Bayesiana para o p-value! (É  
> minha a tradução, como entendi.)  Claro que me deu outros  
> ensinamentos importantes mas creio que para mim este foi fundamental.
>
> Voltando ao Brasil aquela afirmação não me deixava em paz e persegui  
> a solução por 35 ou mais anos.   Meu primeiro trabalho nessa linha  
> foi minha livre docência, na qual usava integrais de superfície para  
> distribuir priores para os subconjuntos paramétricos precisos -  
> dimensão menor do que o espaço original -. N mesma época orientei a  
> dissertação de mestrado da Telba que mais tarde resultou em dois  
> trabalhos que publicamos:
>
> 1.	TZ Irony; CAB Pereira (1986), Exact tests for equality of two  
> proportions: Fisher v. Bayes. J Statistical Computation & Simulation  
> 25:93-114.
>
> 2.	TZ Irony; CAB Pereira (1995), Bayesian hypothesis test: using  
> surface inte-grals to distribute prior information among the  
> hypotheses, Resenhas 2(1);27-46.
>
> Esse nosso trabalho na verdade foi baseado no teste generalizado de  
> Neyman-Pearson descrito pelo teorema 1 da seção de testes de  
> Hipótese do livro do DeGroot. Vou tentar descrever abaixo o que  
> fizemos durante todos esses anos.
>
> Descobrimos que os frequentistas não conseguiam definir f_H(x) e  
> f_A(x), pois não sabiam colocar as funções dependendo apenas das  
> hipóteses A e H e não do parâmetro . Claro que poderiam usar o  
> máximo em cada uma das hipóteses.  Nós então usamos o fator de Bayes  
> (uma função dividida pela outra no mesmo ponto x) para usar o  
> teorema generalizado de Neyman-Person, pois minimizávamos a  
> combinação linear das probabilidades dos dois tipos de erro.  O lema  
> de NP servia para aceitar/rejeitar a hipótese, mas não para calcular  
> o p-value.  Com o Sergio escrevemos então o P-value (não p-value) no  
> seguinte trabalho:
>
> 3.	CAB Pereira; S Wechsler (1993), On the concept of P-Value,  
> Brazilian J Probability & Statistics 7;159-77.
>
> Neste artigo mostramos como calcular o novo p-value que usava as  
> duas hipóteses em sua definição.  De fato nossa densidade de cálculo  
> passou a ser a f_H(x).  Não ficava claro ali que estávamos ordenando  
> o espaço amostral pela razão de Bayes.  Não ficou claro ali também  
> que nosso nível de significância era definido pelo alfa obtido pela  
> minimização da função linear das probabilidades dos dois erros.   
> Mesmo em outro artigo usando esta técnica não ficava claro qual a  
> definição do nível de significância.  Importante notar que o nível  
> assim obtido se modifica com a mudança do tamanho da amostra e com  
> as constantes da combinação.  Vejam o nosso artigo em genética onde  
> nossos resultado foram bem adequados:
>
> 4.	LE Montoya-Delgado; TZ Irony; CAB Pereira; MR Whittle (2001), An  
> unconditional exact test for the Hardy-Weimberg Equilibrium Law:  
> Sample space ordering using the Bayes Factor, Genetics 158:875-83.
>
> Como sabem minha preferência é para a estatística aplicada e usei  
> essa técnica muitas vezes em nossos trabalhos sem problemas com os  
> referees.
>
> Mas foi recentemente que acho que conseguimos discutir  
> apropriadamente essas coisas que tanto nos deu satisfação. Com meu  
> amigo Luis Pericchi escrevemos uma carta para o PNAS onde  
> discutíamos uma carta de outro professor.  A discussão foi ótima e  
> vocês podem conferir na seguinte lista:
>
> 5.	Johnson VE (2013) Revised standards for statistical evidence.  
> PNAS 110(48):19313–17
>
> 6.	A Gelman;  CP Robert (2014), Letter PNAS 2014 111 (19) E1933
>
> 7.	J Gaudart; L Huiart; PJ Milligan; R Thiebaut; R Giorgi (2014)  
> PNAS 2014 111 (19) E1934
>
> 8.	LR Pericchi; CAB Pereira; ME Pérez (2014) PNAS 2014 111 (19) E1935
>
> 9.	Johnson VE (2014) Reply to Gelman, Gaudart, Pericchi: More  
> reasons to revise standards for statistical evidence PNAS 2014 111  
> (19) E1936-E1937
>
> Completando esse nosso trabalho frequentista/Bayesianista, eu e o  
> Luis estamos esperando a publicação de nosso artigo em BJPS que  
> acreditamos ter acabado com o paradoxo “aumente a amostra para  
> rejeitar”. O artigo está disponível na página da revista em
>
> http://imstat.org/bjps/papers/BJPS257.pdf
>
> Gostaria, no entanto, de dizer que temos a versão do p-value  
> puramente Bayesiana que denominamos e-value.  O primeiro trabalho  
> foi publicado em 1999 e daí para frente a nossa lista de publicações  
> com nosso valor de evidência ficou bem grande.  Evidentemente que  
> vou fazer um pouco de propaganda de nosso e-value colocando aqui  
> alguns dos artigos mais relevantes:
>
> 10.	CAB Pereira; JM Stern (1999), Evidence and credibility: Full  
> Bayesian significance test of precise hypothesis, Entropy 1:99-110
> 11.	CAB Pereira; MR Madruga; JM Stern (2002). Bayesian evidence test  
> for precise hypotheses. JSPI117:185-98.
> 12.	MS Lauretto; CAB Pereira; JM Stern; S Zacks S (2003), Full  
> Bayesian Significance Test Applied to Multivariate Normal Structure  
> Models. BJPS 17:147-68.
> 13.	CAB Pereira; JM Stern; S Wechsler (2008), Can a significance  
> test be genuinely Bayesian? Bayesian Analysis 3(1):79-100
> 14.	JM Stern; CAB Pereira (2014) Bayesian epistemic values: focus on  
> surprise, measure probability! Logic Journal IGPL (2014) 22 (2):  
> 236-254
>
> Este último artigo é fruto dos muitos trabalhos em fundamentos  
> lógicos do FBST que meu colega e amigo Julio escreveu desde a  
> criação de nosso teste de significância.  Lembro aos colegas que  
> temos uma lista bem grande de artigos com o FBST onde nós e outros  
> colegas resolvemos problemas muito interessantes.
>
> Quando o assunto é teste de hipótese e de significância eu fico  
> mesmo sensibilizado pois lembro dos meus mestres Oscar Kempthorne e  
> Dev Basu.
>
> Para terminar gostaria de dizer que depois de meu primeiro trabalho  
> resolvi reler o livro do mestre Kemp e no capítulo de testes de  
> significância vejo a recomendação que fez para os Bayesianos e vi  
> que era justamente o que tinha realizado.  Meus caros tudo que  
> fizerem de interessante voltem aos livros dos grandes mestres que  
> encontrarão tudo ali se tiverem fazendo a coisa correta.
>
> Saudações a todas as mulheres da ABE-L
> Lembro que nesse dia a minha ex aluna Telba copmpleta mais um ano de  
> vida.  Meu amigo e mano Sergio Wechsler se não me engano é amanhã
>
> Saudações
> C
>
> -- 
> Carlos Alberto de Bragança Pereira
> http://www.ime.usp.br/~cpereira
> http://scholar.google.com.br/citations?user=PXX2AygAAAAJ&hl=pt-BR
> Stat Department - Professor & Head
> University of São Paulo
>
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