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metadata.artigo.dc.title: Multivariate multiple comparisons by bootstrap and permutation tests
metadata.artigo.dc.title.alternative: Comparações múltiplas multivariadas via bootstrap e permutação
metadata.artigo.dc.creator: Santos, Elisa Norberto Ferreira
Ferreira, Daniel Furtado
metadata.artigo.dc.subject: Bootstrap
Multivariate statistics
Permutation
Multivariate statistics
Comparações múltiplas
Permutação
Estatística multivariada
metadata.artigo.dc.publisher: Universidade Estadual Paulista
metadata.artigo.dc.date.issued: Jul-2012
metadata.artigo.dc.identifier.citation: SANTOS, E. N. F.; FERREIRA, D. F. Multivariate multiple comparisons by bootstrap and permutation tests. Revista Brasileira de Biometria, São Paulo, v. 30, n. 3, p. 367-380, jul./set. 2012.
metadata.artigo.dc.description.resumo: O presente trabalho foi realizado com o objetivo de propor um procedimento de comparação múltipla para vetores multidimensionais via bootstrap e permutação. O procedimento foi implementado por meio de métodos de computação intensiva e avaliado por meio de simulação Monte Carlo. A idéia foi obter para todos os pares de médias a distância T2 de Hotelling e compará-las com as distâncias obtidas na distribuição bootstrap e permutação, originada da reamostragem. As taxas de erro tipo I por experimento e o poder do teste proposto foram computados para avaliar o seu desempenho em N=1000 simulações Monte Carlo. Pode-se concluir que os testes foram propostos com sucesso e os passos necessários para suas execuções foram implementados em R (funções no apêndice); os testes mostraram robustez no desempenho do poder quando a suposição de homocedasticidade é violada.
metadata.artigo.dc.description.abstract: The present work proposes a multivariate multiple comparison procedure for multidimensional vectors using bootstrap and permutation. The procedure employs computationally intensive methods and is evaluated by Monte Carlo simulation. The idea consists of obtaining the distance T2 of Hotelling for all pairs of means and comparing it to distributions of bootstrap or permutation distances obtained by re-sampling. The experimentwise type I error rates and the power of the proposed tests were computed in order to evaluate their performance in $N$ Monte Carlo simulations. The results of the simulations of proposed tests demonstrated good test size and power properties. The tests also showed robust power performance when the homoscedastic supposition was violated. The R code are available in the appendix.
metadata.artigo.dc.identifier.uri: http://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v30/v30_n3/A6_Elisa_Daniel.pdf
repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15337
metadata.artigo.dc.language: en_US
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