1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorVeloso, Manoel Vítor de Souza-
dc.date.accessioned2014-09-03T15:36:43Z-
dc.date.available2014-09-03T15:36:43Z-
dc.date.issued2014-09-03-
dc.date.submitted2009-02-19-
dc.identifier.citationVELOSO, M. V. S. Identificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado. 2010. 58 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3467-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectCurtosept_BR
dc.subjectMADpt_BR
dc.subjectNormal contaminadapt_BR
dc.subjectMonte Carlopt_BR
dc.subjectBootstrappt_BR
dc.subjectKurtosispt_BR
dc.subjectContaminated normalpt_BR
dc.titleIdentificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadradopt_BR
dc.title.alternativeIdentification of outliers by principal components with samples corrected for distances of type chi-squarept_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Cirillo, Marcelo Ângelo-
dc.contributor.referee1Sáfadi, Thelma-
dc.contributor.referee1Tavares, Marcelo-
dc.contributor.referee1Scalon, João Domingos-
dc.description.resumoDentre as inúmeras técnicas utilizadas para identificar outliers no âmbito do contexto p-dimensional, a técnica de Componentes Principais tem sido amplamente utilizada. Diante disso, este trabalho teve por objetivo propor um teste de significância baseado nos coeficientes de curtose robustos, com a finalidade de evidenciar, estatisticamente, qual componente é mais apropriado para a identificação dos outliers multivariados. Com este propósito, procedeu-se a um estudo Monte Carlo, considerando diferentes números de variáveis, tamanhos de amostras, porcentagem de contaminação da mistura de distribuições e diferentes correções por distâncias do tipo qui-quadrado aplicadas nas amostras. Por fim, diante das conclusões do estudo realizado, recomenda-se tal teste de significância para amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado de Pearson.pt_BR
dc.description.resumoAmong the many techniques used to identify outliers within the context of p-dimensional, the technique of principal components has been widely used. Thus, this study aimed to propose a test of significance based on robust kurtosis coefficients, in order to show statistically which component is most appropriate for identifying multivariate outliers. For this purpose, we proceeded to a Monte Carlo study, considering different numbers of variables, sample size, percentage of contamination of the mixture of different distributions and corrections to distances of type chi-square applied to the samples. Finally, given the findings of the study, it is recommended that test of significance for samples of type distances corrected by chi-square test.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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