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Campo DCValorIdioma
dc.creatorOliveira, Tiago Almeida de-
dc.date.accessioned2014-09-16T21:21:29Z-
dc.date.available2014-09-16T21:21:29Z-
dc.date.issued2014-09-16-
dc.date.submitted2008-02-15-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, T. A. Avaliação de métodos de estimação de parâmetros em modelo de covariância com erro na covariável. 2008. 59 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras,2008.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3702-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectAnálise de covariânciapt_BR
dc.subjectAcuráciapt_BR
dc.subjectPrecisãopt_BR
dc.titleAvaliação de métodos de estimação de parâmetros em modelo de covariância com erro na covariávelpt_BR
dc.title.alternativeEvaluation of parameter estimation methods for covariance analysis models with error in covariatept_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.advisor1Morais, Augusto Ramalho de-
dc.contributor.referee1Beijo, Luiz Alberto-
dc.contributor.referee1Cirillo, Marcelo Ângelo-
dc.contributor.referee1Pinto, Rogério de Melo Costa-
dc.description.resumoNeste trabalho estudou-se o modelo de análise de covariância com um fator e erro de medida na covariável, avaliamos neste modelo por meio de simulação, a acurácia e precisão de dois estimadores, propostos na literatura para estimar parâmetros de um modelo de regressão com erro de medida. A diferença entre os métodos de estimação é que o estimador "Plug-in"estima o valor verdadeiro por meio dos valores observados e a partir disso utiliza a função de estimação usual para estimar o parâmetro de interesse e o estimador conhecido como atenuador de vício apenas realiza uma correção no vício a partir do estimador usual por meio do cálculo de um fator. Sobre diferentes distribuições dos resíduos, coeficientes de determinação e tamanhos amostrais, estudamos o comportamento de ambos os estimadores. As conclusões encontradas sugerem que o estimador "Plug-in"obteve melhor desempenho, tanto na acurácia quanto na precisão em situações de normalidade, nas diferentes configurações analisadas sobre o modelo avaliado. Outro ponto importante que deve ser ressaltado é que no modelo de análise de covariância quanto maior o tamanho amostral e a coeficiente de determinação, melhor se comportam os estimadores avaliados com relação a acurácia e a precisão. Quando os estimadores foram avaliados no modelo de ANCOVA com os resíduos distribuídos pela Gama, os mesmos obtiveram o pior desempenho em relação quando eles eram avaliados pelas demais distribuições.pt_BR
dc.description.resumoThe present work approaches the covariance analysis model with one factor and measurement error in the covariate. Accuracy and precision of two estimators suggested in the literature were evaluated through data simulation, for estimating parameters of a regression model with measurement error. So called "Plug-in" method estimates the real value based on the observed ones and then uses the common function for estimating the desired parameter. The other estimator, known as bias smoother, only performs a bias correction on the usual estimator by computing a factor. Behavior of both estimators was studied under different residual distributions, goodness of fit and sample sizes. Results suggest that the "Plug-in" estimator presented the best performance both for accuracy and precision under normality, for the distinct evaluated situations. It is worth noting that, in covariance analysis model, the high the sample size, the better for accuracy and precision. When the estimators had been evaluated in the model of ANCOVA with the residues distributed for Gamma, the same ones had gotten the worse performance in relation when they were evaluated by the others distributions.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
Aparece nas coleções:Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)



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