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Título: Procedimento para identificar outliers por meio da distribuição acumulada de mínimo em um modelo com resposta gama
Título Alternativo: Procedure to identify outliers through the minimum cumulative distribution on a model with gamma response
Autor(es): Resende, Mariana
Lattes: http://lattes.cnpq.br/2012823555407143
Orientador: Cirillo, Marcelo Ângelo
Membro da banca: Muniz, Joel Augusto
Membro da banca: Brighenti, Carla Regina Guimarães
Assunto: Simulação Monte Carlo
Distância de Mahalanobis
Taxa de mistura
Dispersãoparâmetro de dispersão
GLM
Monte Carlo Simulation
Mahalanobis distance
Mixing rate
Dispersion parameter
Data de Defesa: 24-Fev-2016
Data de publicação: 8-Abr-2016
Agência de Fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Referência: RESENDE, M. Procedimento para identificar outliers por meio da distribuição acumulada de mínimo em um modelo com resposta gama. 2016. 50 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.
Resumo: Esse trabalho teve por objetivo propor um procedimento fundamentado na distribuição acumulada de mínimos para identificar outliers em modelos generalizados com resposta Gama. Para validar essa metodologia utilizou-se simulação Monte Carlo, na qual considerou-se os cenários definidos pela combinação de diferentes tamanhos amostrais, taxa de contaminação e distribuições com diferentes graus de assimetria. Nesse contexto, probabilidades referentes a erros de classificação e acurácia foram obtidas em 500 realizações Monte Carlo. Conclui-se que o método é eficiente por apresentar elevadas probabilidades de acurácia. Em se tratando da aplicação, por meio do exemplo ilustrado, dada a similaridade entre a nova abordagem proposta em comparação às abordagens fundamentadas pela matriz de alavanca e distância de Cook, conclui-se que o procedimento sugerido nesse trabalho é factível de ser aplicado em respostas que envolvam a distribuição Gama.
Abstract: This study aimed to propose a procedure based on the accumulated distribution of minimums to identify generalized outlier models by using Gamma response. To validate this methodology, we used Monte Carlo simulation, considering the scenarios defined by the combination of different sample sizes, the contamination rate and the distributions with different degrees of asymmetry. In this context, probabilities related to classification and accuracy errors were obtained from 500 Monte Carlo achievements. We concluded that the method is effective for presenting high accuracy probability. In terms of implementation, through the illustrated example, given the similarity between the new proposed approach, compared to approaches based by the lever matrix and Cook’s distance, we conclude that the procedure suggested in this study is feasible for implementation in response to Gamma distribution.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11012
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)

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