Máxima Verossimilhança

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Máxima Verossimilhança Almir R. Pepato

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Máxima Verossimilhança. Almir R. Pepato. O velho problema. Máxima Verossimilhança. O conceito de verossimilhança refere-se a situações em que a partir de um conjunto de dados D , uma decisão deve ser tomada a respeito de explicações alternativas a seu respeito. - PowerPoint PPT Presentation

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Máxima Verossimilhança

Almir R. Pepato

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O velho problema...

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Máxima VerossimilhançaO conceito de verossimilhança refere-se a situações em que a partir de um conjunto de dados D, uma decisão deve ser tomada a respeito de explicações alternativas a seu respeito.

No caso das inferências filogenéticas temos um modelo composto pela topologia, comprimento de ramos e parâmetros do modelo de substituição.

Assinalando valores a esses elementos do modelo podemos computar a probabilidade dos dados sob cada um desses valores e escolher os valores mais plausíveis.

REPARE QUE EM NENHUM MOMENTO A VALIDADE DO MODELO É QUESTIONADA.

Ronald Fisher

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A história começa com o Teorema de Bayes...

Isso incomodava Fisher!

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A história começa com o Teorema de Bayes...Como funciona:Há dois sapos de origami, Joe e Herman. Por experiências anteriores sabe-se que Joe cai 60% das vezes em pé, enquanto Herman cai apenas 20% das vezes. O nome dos sapos foi apagado. Como podemos inferir qual é Joe apenas fazendo-os saltar?

Primeiro lançamento, caiu em pé:

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A história começa com o Teorema de Bayes...

Segundo lançamento, caiu em pé:

Terceiro lançamento, caiu de costas:

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A história começa com o Teorema de Bayes...

Isso incomodava Fisher!

Para eliminar esse incômodo: Se os dados forem robustos isso...

É muito maior que isso!

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Máxima VerossimilhançaExemplo simples:

N=100; Caras=21 ; Coroas= 79.

O modelo estabelece apenas que com alguma probabilidade , caras aparecem quando a moeda é lançada e que cada resultado é independente dos demais.

A probabilidade de obtermos exatamente H =h caras a partir de n lançamentos é de:

Isso pode ser lido de duas maneiras:

A- Se é conhecido, então podemos computar a probabilidade de que h= 0, 1, 2, ...n.B- Caso contrário a PROBABILIDADE em questão pode ser tratada como uma função de n e h!

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Máxima Verossimilhança

Obviamente o valor é 21/100. Mas podemos calcular isso analiticamente! Só para mostrar que sabemos cálculo!

Para facilitar vamos transformar tudo em logaritmos, assim ao invés multiplicações teremos somas.

Como sabemos, temos que calcular a derivada da função acima:

Só para lembrar :

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Máxima VerossimilhançaMas o que nos interessa mesmo é poder comparar duas hipóteses.

Por exemplo: segundo a nossa função, a verossimilhança de que a moeda seja não-viciada é de:

Comparado à nosso valor máximo (0,21) temos que é 6 x 107 mais verossímil que a probabilidade que produziu os dados seja θ= 0,21 que θ= 0,5.

X

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Recordando: Modelos de substituição

Para os JC69, temos:

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Máxima Verossimilhança1- Cada posição no alinhamento evolui de maneira independente:

2- Cada ramo de uma filogenia evolui de maneira independente dos demais:

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Máxima Verossimilhança

Muita conta!

22n-2 cenários

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Máxima Verossimilhança

Se o modelo é reversível podemos enraizar em qualquer lugar.

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Essa expressão terá 256 termos (22(5)-2 )

O que pode ser rearranjado como:

HÁ! ISSO É O MESMO QUE SEGUIR A ÁRVORE DAS FOLHAS PARA A RAIZ!

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Máxima Verossimilhança

Verossimilhança da árvore:

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Resolução do exemplo numérico

0100

0010

0100

0100

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Resolução do exemplo numérico

0100

0010

0100

0100

0.000970.028280.028280.00097

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Resolução do exemplo numérico

0100

0010

0100

0100

0.000970.028280.028280.00097

0.0000026

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Resolução do exemplo numérico

0100

0010

0100

0100

0.000970.028280.028280.00097

0.0000026 0.0218338

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Resolução do exemplo numérico

0100

0010

0100

0100

0.000970.028280.028280.00097

0.0000026 0.02183380.0000259

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Resolução do exemplo numérico

0100

0010

0100

0100

0.000970.028280.028280.00097

0.0000026 0.02183380.00002590.0000026

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Resolução do exemplo numérico

0100

0010

0100

0100

0.000970.028280.028280.00097

0.0000026 0.02183380.00002590.0000026

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Os dados são informativos?“Likelihood-mapping Analysis”

Sinal em forma de árvore: 1,2,3

Sinal em forma de rede (parcialmente resolvido): 4,5,6.

Sinal em estrela: 7

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Os dados são informativos?

No estudo citado, a maior parte dos pontos está próximo ao centro dos triângulos, mostrando que os dados são incapazes de resolver o problema.