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  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorRamos, Patrícia de Siqueira-
dc.date.accessioned2014-10-11T02:07:59Z-
dc.date.available2014-10-11T02:07:59Z-
dc.date.issued2014-10-10-
dc.date.submitted2009-12-18-
dc.identifier.citationRAMOS, P. S. Proposta e avaliação de uma solução bayesiana para o problema de Behrens-Fisher multivariado. 2009. 76 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4408-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectComparação de médiaspt_BR
dc.subjectCovariâncias heterogêneaspt_BR
dc.subjectSimulação Monte Carlopt_BR
dc.subjectErro tipo Ipt_BR
dc.subjectPoderpt_BR
dc.subjectMeans comparisonpt_BR
dc.subjectHeterocedastic covariancespt_BR
dc.subjectMonte carlo simulationpt_BR
dc.subjectType I error ratespt_BR
dc.subjectPowerpt_BR
dc.titleProposta e avaliação de uma solução bayesiana para o problema de behrens-fisher multivariadopt_BR
dc.title.alternativeProposal and evaluation of a bayesian solution to the multivariate behrens-fisher problempt_BR
dc.typetesept_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.advisor1Ferreira, Daniel Furtado-
dc.contributor.referee1Nogueira, Denismar Alves-
dc.contributor.referee1Lima, Renato Ribeiro de-
dc.contributor.referee1Ferreira, Eric Batista-
dc.contributor.referee1Scalon, João Domingos-
dc.description.resumoUm dos problemas mais comuns na estatística aplicada é o de comparar as médias de duas populações se a razão entre suas variâncias for desconhecida e diferente de 1 e se as populações forem normais, que é denominado problema de Behrens-Fisher. Aproximações para a estatística t foram utilizadas no caso univariado. No caso multivariado, a maior parte das soluções busca ajustar os graus de liberdade para obter uma melhor aproximação qui-quadrado ou T2 de HOTELLING. Nos dois casos, há soluções bayesianas propostas por alguns autores. Este trabalho foi realizado com os objetivos de propor uma solução bayesiana computacional para o problema de Behrens-Fisher baseada na complexa proposta analítica de Johnson & Weerahandi (1988); avaliar seu desempenho por meio de simulação Monte Carlo, em relação às taxas de erro tipo I e poder e compará-la com a melhor solução frequentista, o teste de Nel & Merwe modificado (Krishnamoorthy & Yu, 2004). As inferências foram realizadas acerca da diferença δ dos vetores de médias populacionais e foi delineado um procedimento para a obtenção da região de credibilidade 100(1 - α)%. Utilizou-se uma distribuição a priori conjugada para o vetor de médias populacionais µi e para a matriz de covariâncias (Σi), obtendo-se uma distribuição a posteriori t multivariada para µi, para i = 1, 2. Um exemplo real foi utilizado para ilustrar o novo método. Em geral, o teste bayesiano foi conservativo para amostras de tamanhos diferentes e liberal em alguns casos de amostras de tamanhos iguais e pequenos. Seu poder foi igual ou superior ao de seu concorrente em amostras grandes e/ou situações de balanceamento. Como a nova solução possui vantagens, superando seu principal competidor em algumas situações, sua utilização em experimentos reais deve ser recomendada.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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