1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorPaula, Marcos Costa de-
dc.date.accessioned2019-02-01T10:45:25Z-
dc.date.available2019-02-01T10:45:25Z-
dc.date.issued2019-02-01-
dc.date.submitted2018-12-14-
dc.identifier.citationPAULA, M. C. de. Desempenho de intervalos de confiança para a média de populações GAMA (α, β ) avaliado por Simulação Monte Carlo. 2019. 55 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/32695-
dc.description.abstractIndisponível.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.subjectDistribuição gamapt_BR
dc.subjectEstimação intervalarpt_BR
dc.subjectSimulação Monte Carlopt_BR
dc.titleDesempenho de intervalos de confiança para a média de populações GAMA (α, β ) avaliado por Simulação Monte Carlopt_BR
dc.title.alternativePerformance of reliability intervals for the average population gama( ; \u000C) assessed by Monte Carlo simulationpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Ferreira, Daniel Furtado-
dc.contributor.referee1Guimarães, Paulo Henrique Sales-
dc.contributor.referee2Ramos, Patrícia de Siqueira-
dc.description.resumoQuando se tem interesse em realizar inferência para o parâmetro μ de uma distribuição gama(α; β), a estimação por intervalo torna-se uma grande ferramenta. Na literatura, as pesquisas que contemplam a inferência para esse parâmetro não tem sido frequentes, dessa forma, a presente dissertação têm por objetivo principal avaliar por simulação o desempenho de três intervalos de confiança para a média de populações gama (α ; β)sendo que uma dessas opções é uma proposta de intervalo de confiança via bootstrap paramétrico e outros dois assintóticos, um baseado em aproximações dadas pela distribuição normal e um construído via estatística de Wald, estudando as probabilidades de cobertura e comprimentos médios dos intervalos de confiança considerados em N = 1000 simulações Monte Carlo. No presente estudo foi constatado que os intervalos assintóticos, mesmo adotando metodologias distintas, são equivalentes. Por outro lado, com base no intervalo de confiança binomial exato a 99%, foi constatado que os três intervalos são assintoticamente equivalentes e que a convergência do intervalo de confiança bootstrap paramétrico é mais rápida e tem menores comprimentos médios dos intervalos, sendo considerado melhor nos cenários estudados.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Ciências Exataspt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6138666322722170pt_BR
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