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Campo DCValorIdioma
dc.creatorCampos, Laíla Luana-
dc.date.accessioned2023-03-30T15:35:08Z-
dc.date.available2023-03-30T15:35:08Z-
dc.date.issued2023-03-30-
dc.date.submitted2023-03-15-
dc.identifier.citationCAMPOS, L. L. Proposta de testes de esfericidade robustos quanto a presença de outliers e a alta dimensionalidade dos dados. 2023. 115 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/56389-
dc.description.abstractFor the sphericity hypothesis, the study of ten tests was proposed to verify the robustness regarding the presence of outliers and the high dimensionality of the data. As the likelihood ratio test degenerates when p ≥ n, the test statistic proposed by John (1971) was applied, as it is robust when p ≥ n, and its modifications, in which the covariance matrix was replaced by its robust comedian estimator (JAsR), its bootstrap version (JB) and the modification of the bootstrap version, which replaced the sample covariance matrix by its robust comedian estimator (JBR) . The likelihood ratio test (LRTAs) was also studied, as well as the LRTAs with modified test statistics, following the same criteria as the J statistic: LRTAsR, LRTB and LRTBR. An adaptation of the maximum test statistic proposed by Chen et al. (2020) was also used: TB and TBR. The normal and contaminated normal distributions with 30% contamination were used. It was concluded that the bootstrap versions of the tests performed better, as they were robust in terms of the presence of outliers, and that JB and JBR were also robust in relation to the high dimensionality of the data.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectRobustezpt_BR
dc.subjectMatriz de covariânciapt_BR
dc.subjectSimulação Monte Carlopt_BR
dc.subjectBootstrappt_BR
dc.subjectRobustnesspt_BR
dc.subjectCovariance matrixpt_BR
dc.subjectMonte Carlo simulationpt_BR
dc.titleProposta de testes de esfericidade robustos quanto a presença de outliers e a alta dimensionalidade dos dadospt_BR
dc.title.alternativeProposal for robust sphericity tests regarding the presence of outliers and the high dimensionality of the datapt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Ferreira, Daniel Furtado-
dc.contributor.referee1Tavares, Marcelo-
dc.contributor.referee2Vargas, Tiago Moreira-
dc.contributor.referee3Araújo, Lúcio Borges de-
dc.contributor.referee4Guimarães, Paulo Henrique Sales-
dc.description.resumoPara a hipótese de esfericidade, propôs-se o estudo de dez testes para verificar a robustez quanto a presença de outliers e à a alta dimensionalidade dos dados. Como o teste da razão de verossimilhanças se degenera quando p ≥ n, aplicou-se a estatística do teste de John (1971) (JAs) por ser robusta quando p ≥ n, sua versão modificada: trocando a matriz de covariância pelo estimador comedian (JAsR) e as abordagens bootstrap (JB) e bootstrap modificada (JBR). Foi estudado também o teste da razão de verossimilhanças (LRTAs), assim como o LRTAs com a estatística de teste modificada, seguindo o mesmo critério da estatística J: LRTAsR, LRTB e LRTBR. Utilizou-se ainda uma adaptação da estatística do teste de máximo proposto por Chen et al. (2020): TB e TBR. Foram utilizadas as distribuições normal e normal contaminada com 30% de contaminação. Concluiu-se que as versões bootstrap dos testes apresentaram um desempenho melhor, pois foram robustas quanto à presença de outliers, e que o JB e o JBR foram, ainda, robustos em relação à alta dimensionalidade dos dados.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatísticapt_BR
dc.subject.cnpqRegressão e Correlaçãopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1392947004926156pt_BR
Aparece nas coleções:Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)



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