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dc.contributor.authorOliveira, Marcos Santos de-
dc.date.accessioned2014-10-11T02:03:02Z-
dc.date.available2014-10-11T02:03:02Z-
dc.date.issued2014-10-10-
dc.date.submitted2009-11-06-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, M. S. Comparações múltiplas bayesianas com erro normal assimétrico. 2009. 154 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4400-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectProcedimentos de comparações múltiplaspt_BR
dc.subjectDistribuição normal assimétricapt_BR
dc.subjectInferência bayesianapt_BR
dc.subjectSimulação Monte Carlopt_BR
dc.titleComparações múltiplas bayesianas com erro normal assimétricopt_BR
dc.title.alternativeBayesian multiple comparisons with skew-normal errorpt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programDEX - Departamento de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Ferreira, Daniel Furtado-
dc.contributor.referee1Nogueira, Denismar Alves-
dc.contributor.referee1Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee1Sáfadi, Thelma-
dc.contributor.referee1Tavares, Marcelo-
dc.description.resumoProcedimentos de comparações múltiplas convencionais tem sido frequentemente usados para comparar médias observadas de tratamentos em experimentos planejados. A normalidade (simetria) dos resíduos é uma suposição rotineira destes procedimentos, que pode ser não realista, fazendo com que as inferências realizadas a partir destes testes sejam não confiáveis. Neste trabalho relaxou-se a suposição de normalidade, considerando que os resíduos seguem uma distribuição normal assimétrica, que inclui a distribuição normal como caso especial e fornece flexibilidade em capturar uma ampla variedade de comportamentos não normais, por simplesmente adicionar um parâmetro que controla o grau de assimetria. Dentro deste contexto, foram propostos três novos procedimentos de testes de hipóteses dentro de uma abordagem bayesiana. O primeiro, baseado em estatísticas multivariadas (TG), é utilizado para testar a hipótese global de igualdade de várias médias independentes, enquanto que, os outros dois, baseados em formas quadráticas (TFQ) e na amplitude estudentizada (TAE), são utilizados para realizações de comparações múltiplas. O desempenho de todos os testes propostos foi avaliado por meio de simulação Monte Carlo em diferentes situações experimentais, levando-se em conta diferentes distribuições para os resíduos, número de tratamentos e de repetições e níveis de credibilidade. Em particular, avaliou-se o teste TG com relação às taxas de erro tipo I sob hipótese nula completa e os testes TFQ e TAE, as taxas de erro tipo I por experimento sob hipótese nula completa e parcial. O desempenho dos três testes também foi avaliado por meio das taxas de poder sob hipótese nula parcial. Uma comparação dos resultados do teste TG com o teste F da ANOVA e dos testes TFQ e TAE com o teste de Tukey foi realizada. Os testes TG e TFQ apresentaram bons resultados, controlando as taxas de erro tipo I em todas as configurações simuladas e, ao mesmo tempo, apresentaram taxas de poder próximas aos testes usuais comparados. No entanto, resultados menos satisfatórios ocorreram com o teste TAE, pois, apesar deste teste ter controlado as taxas de erro tipo I por experimento em todas as configurações avaliadas, o mesmo não apresentou alto poder. Finalmente, uma aplicação dos testes propostos a um conjunto de dados reais sobre a planta trevo vermelho foi apresentada.pt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
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