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metadata.teses.dc.title: Propostas de testes multivariados para comparar matrizes de covariâncias de populações normais dependentes
metadata.teses.dc.title.alternative: Proposed of multivariate tests for comparing covariance matrices of dependent normal populations
metadata.teses.dc.creator: Cirillo, Marcelo Ângelo
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Ferreira, Daniel Furtado
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co1: Sáfadi, Thelma
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Sáfadi, Thelma
Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa
Barroso, Lúcia Pereira
Tavares, Marcelo
metadata.teses.dc.description.concentration: Estatística e Experimentação Agropecuária
metadata.teses.dc.subject: Bootstrap
Inferência bayesiana
Populações normais dependentes
Bootstrap
Bayesian Inference
Dependent normal populations
metadata.teses.dc.date.issued: 11-Oct-2014
metadata.teses.dc.identifier.citation: SILVA, A. M. Proposta e avaliação de um estimador robusto em dados binomiais inflacionados de zero. 2006. 47 p. Dissertação (Mestrado Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2006.
metadata.teses.dc.description.resumo: Na literatura encontram-se diversos testes para comparar k matrizes de covariâncias populacionais; contudo, a principal suposição é de que as amostras sejam provenientes de populações normais multivariadas independentes. Na ausência dessa suposição, o número de testes relatados na literatura é bastante reduzido e limitado a situações em que o número de populações é relativamente pequeno. A motivação para realização desse trabalho é justamente propor testes baseados na razão de variâncias generalizadas para comparar tais matrizes oriundas de populações normais dependentes. As matrizes de covariâncias foram geradas por meio das teorias freqüentista (bootstrap) e bayesiana. Concluiu-se que os testes, cujas matrizes de covariâncias foram geradas via bootstrap foram mais poderosos do que os testes em que estas matrizes foram geradas por meio da inferência bayesiana.
A number of tests may be found in the literature to compare k-covariance matrices, assuming independent multivariate normal populations. For the cases that this assumption is violated there is a reduced number of such tests in the literature mainly with a small number of populations. The motivation of this work is to propose new tests based on generalized variances ratios for comparing covariance matrices of dependent normal multivariate populations. The covariance matrices were generated using frequentist (bootstrap) and bayesian theory. The tests that used bootstrap for generating the covariance matrices were more powerful than the bayesian approach for obtaining the covariance matrices.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4414
metadata.teses.dc.publisher: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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