1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSilva, Roberta Bessa Veloso-
dc.date.accessioned2014-10-11T02:04:51Z-
dc.date.available2014-10-11T02:04:51Z-
dc.date.issued2014-10-10-
dc.date.submitted2009-07-10-
dc.identifier.citationSILVA, R. B. V. Extensão do teste de normalidade de Shapiro-Francia para o caso multivariado. 2009. 59 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4404-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectSimulação monte carlopt_BR
dc.subjectShapiro-wilkpt_BR
dc.subjectTeste de normalidade multivariadopt_BR
dc.subjectShapiro-franciapt_BR
dc.subjectShapiro-wilkpt_BR
dc.subjectMonte carlo simulationpt_BR
dc.subjectMultivariate normality testpt_BR
dc.subjectShapiro-franciapt_BR
dc.titleExtensão do teste de normalidade de shapiro-francia para o caso multivariadopt_BR
dc.title.alternativeMultivariate extension of the shapiro-francia normality testpt_BR
dc.typetesept_BR
dc.contributor.advisor-coFerreira, Eric Batista-
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.advisor1Ferreira, Daniel Furtado-
dc.contributor.referee1Lima, Renato Ribeiro de-
dc.contributor.referee1Tavares, Marcelo-
dc.description.resumoNo presente trabalho ressalta-se a importância da aplicação de testes de normalidade multivariada, pois a suposição de que um conjunto de dados multivariados vem de uma distribuição normal multivariada é central em muitas técnicas estatísticas multivariadas. Se esta suposição não é satisfeita, os resultados das análises estatísticas tornam-se não confiáveis. Shapiro & Francia (1972) apresentaram uma alternativa do teste Shapiro & Wilk (1965) univariado, basicamente com as mesmas propriedades em termos de desempenho de seu concorrente direto. A vantagem é a grande facilidade de obtenção de estimativas dos coeficientes associados às estatísticas de ordem a, em relação às mesmas quantidades do teste de Shapiro-Wilk. Não se têm relatos da implementação do teste de normalidade multivariada de Royston (Royston, 1983b, 1993) em nenhum software de análise estatística. Uma aparente e possível razão é a dificuldade na sua implementação. Por essa razão, neste trabalho objetivou-se a proposição da extensão multivariada do teste de normalidade univariado de Shapiro-Francia (Shapiro & Francia, 1972), TSFM, tendo por inspiração a extensão do teste de normalidade de Shapiro-Wilk univariada para o caso multivariado (Royston, 1983, 1993), TSWM. O desempenho dos testes de Shapiro-Wilk multivariado e do teste proposto nesse trabalho foi avaliado pelas taxas de erro tipo I e poder, por meio de simulação Monte Carlo. Conclui-se que o teste de normalidade univariado de Shapiro-Francia foi estendido para o caso multivariado com sucesso, pois controlou o erro tipo I e foi equivalente ao teste Shapiro-Wilk multivariado. O poder do TSFM foi, em geral, igual ou superior ao do TSWM. Não há um teste, entre os dois, uniformemente superior em todos os casos. O TSFM é recomendado para uso rotineiro nas aplicações multivariadas que requerem testes de normalidade.pt_BR
dc.description.resumoThe present work emphasizes the importance of multivariate normality test, since the assumption that a set of multivariate data come from a multivariate normal distribution is central in many multivariate statistical techniques. If this assumption is not satisfied, the results of statistical analysis becomes unreliable. Shapiro & Francia (1972) proposed an alternative test of Shapiro & Wilk (1965) univariate which shows the same properties related to the performance of the Shapiro andWilk´ test. The great advantage the Shapiro and Francia´s univariate normality test is simplicity of obtaining estimates of the coefficients associated with the statistics of order a, for the same quantities of the Shapiro-Wilk test. There is no papers reporting implementation of Royston multivariate normality test (Royston, 1983b, 1993) in any statistical analysis system. One reason is the difficulty in its implementation. For this reason this research proposed the multivariate extension of the univariate normality Shapiro-Francia´s test (Shapiro & Francia, 1972). The performance of tests was evaluating the type I error rates and power using Monte Carlo simulation. The Shapiro-Francia univariate normality test was extended to the multivariate case successfully, controlled the type I error and was considered equivalent to the multivariate Shapiro-Wilk´s normality test. The power of the new test was in general equal and greater than the power of the multivariate Shapiro-Wilk´s normality test. There is no test uniformly superior in all cases. The new Shapiro and Francia´s multivariate normality test is recommended in applications that require evaluating for multivariate normality.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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