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Título: Proposição de testes computacionalmente intensivos de normalidade multivariada
Autor(es): Biase, Adriele Giaretta
Orientador: Ferreira, Daniel Furtado
Assunto: Amostragem (Estatística)
Monte Carlo, Método de
Monte Carlo method
Bootstrap (Estatística)
Bootstrap (Statistics)
Software R
Algoritmos
Algorithms
Data de Defesa: 2011
Data de publicação: 13-Dez-2013
Referência: BIASE, A. G. Proposição de testes computacionalmente intensivos de normalidade multivariada. 2011. 124 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2011.
Resumo: Os testes de normalidade multivariada influenciam diretamente na qualidade e confiabilidade das pesquisas científicas. Os objetivos desse trabalho foram: proposição de dois novos testes de normalidade multivariada ilimitados quanto ao tamanho da amostra denominados de teste Monte Carlo de normalidade multivariada baseado em distâncias e o teste de normalidade multivariada baseado em bootstrap paramétrico. Esse último teste contempla também as circunstâncias em que o número de variáveis ultrapassa o tamanho amostral; avaliação do desempenho dos testes propostos, comparando-o com o do teste de normalidade de Royston. Foi usada simulação Monte Carlo para avaliar o desempenho dos novos testes de normalidade multivariada propostos e do teste de normalidade multivariada de Royston, mensurando-se as taxas de erro tipo I e o poder. Todos os procedimentos foram implementados no software R. Os dois testes de normalidade multivariada foram propostos com sucesso; não houve um teste uniformemente mais poderoso em todos os casos considerados; o teste de normalidade multivariada Monte Carlo baseado em distância teve grande sucesso no controle das taxas de erro tipo I e poder praticamente equivalente ao teste de normalidade multivariada de Royston para grandes amostras. O teste de normalidade multivariada baseado em bootstrap paramétrico obteve um excelente controle do erro tipo I e um ótimo desempenho de poder, sendo considerado ideal para testar a normalidade multivariada. Ademais esse teste apresenta as vantagens de ser ilimitado quanto ao tamanho da amostra e possibilita que o número de variáveis ultrapasse o tamanho da amostra. O tempo computacional para execução dos novos testes é praticamente o mesmo em comparação com os testes atuais de normalidade multivariada existentes no software R.
The multivariate normality tests directly influence the quality and reliability of scientific research. The aims of this work were: the proposal of two new tests of multivariate normality unlimited with respect to the sample sizes denoted Monte Carlo test of multivariate normality based on distances and multivariate normality test based on parametric bootstrap. This last test also includes the circumstances in which the number of variables exceed the sample size; evaluation of the new tests performance, comparing it with the performance of Roystons multivariate normality test. Monte Carlo simulation was used to evaluate the performance of the new tests and Roystons test for multivariate normality, evaluating the type I error rates and power. All procedures were implemented in the software R. Both multivariate normality tests have been successfully proposed; there was not a uniformly most powerful test in all cases, the multivariate normality test based on Monte Carlo distance controlled the type I error rates and had power roughly equivalent to the multivariate normality test of Royston for large samples. The multivariate normality test based on parametric bootstrap has excellent control of the type I error and high power and is considered…
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1509
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)

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