Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15344
metadata.artigo.dc.title: Distribuições multivariadas das estatísticas do teste de Dunnett não-central
metadata.artigo.dc.title.alternative: Distributions of statistics from the non-central Dunnett test
metadata.artigo.dc.creator: Broch, Siomara Cristina
Ferreira, Daniel Furtado
metadata.artigo.dc.subject: Comparações múltiplas com um controle
Distribuições multivariadas
Teste de Dunnet
Multiple comparisons with a control
Multivariate distributions
Dunnett's Test
metadata.artigo.dc.publisher: Universidade Estadual Paulista
metadata.artigo.dc.date.issued: Oct-2013
metadata.artigo.dc.identifier.citation: BROCH, S. C.; FERREIRA, D. F. Distribuições multivariadas das estatísticas do teste de Dunnett não-central. Revista Brasileira de Biometria, São Paulo, v. 31, n. 4, p. 501-515, out./dez. 2013.
metadata.artigo.dc.description.resumo: O teste de Dunnett é um teste utilizado para comparar simultaneamente a média de tratamentos em teste com a média de um tratamento controle, considerando que as amostras são aleatórias e independentes, oriundas de variáveis com distribuições normais. A limitação para o uso deste teste é a dificuldade em se obter as probabilidades da distribuição t multivariada e os valores dos quantis da estatística, pois o teste pode ser aplicado em situações balanceadas e não-balanceadas, unilateral ou bilateral, com infinitas possibilidades de correlações entre as comparações. Este artigo apresenta uma demonstração para as distribuições t multivariadas não-centrais relacionadas com as estatísticas do teste de Dunnett considerando um vetor de nãocentralidade δ. Inicialmente é apresentada a distribuição do máximo e a distribuição do máximo do módulo da normal multivariada não-central. A partir dessas distribuições obtém-se a distribuição t multivariada não-central. A função da distribuição do máximo da t multivariada não-central e do máximo do módulo da t multivariada não-central com parâmetro de não-centralidade δ=µ é utilizada no teste de Dunnett unilateral e bilateral, respectivamente, quando os graus de liberdade são finitos. Quando os graus de liberdade tendem ao infinito, as funções de distribuição recaem na distribuição do máximo da normal multivariada não-central e do máximo do módulo da normal multivariada não-central.
metadata.artigo.dc.description.abstract: The Dunnett test is used to compare all the treatments with a control, considering random and independent samples, derived from normal distribution variables. The limitation to the use of this test is the difficulty in obtaining the probabilities of multivariate t distribution and the statistical quantiles values, because the test can be applied in balanced and unbalanced, unilateral or bilateral situations, with infinite correlation possibilities between the comparisons. This paper presents a demonstration to non-central multivariate t distribution related with statistics by Dunnett test, considering a vector of non-centrality δ. Initially, the distribution of the maximum and the maximum module of non-central normal multivariate is presented. From these distributions comes to non-central multivariate t distribution. The function of the distribution of the maximum non-central multivariate t and the maximum module non-central multivariate t with δ =µ non-centrality parameter is used in unilateral and bilateral Dunnett's test, respectively, when the degrees of freedom are finite. When the degrees of freedom tend to infinity, the distribution functions fall in the maximum of non-central multivariate normal distribution and in the maximum module of non-central multivariate normal.
metadata.artigo.dc.identifier.uri: http://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v31/v31_n4/A2_Siomara_Daniel.pdf
repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15344
metadata.artigo.dc.language: pt_BR
Appears in Collections:DEX - Artigos publicados em periódicos

Files in This Item:
There are no files associated with this item.


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.