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Campo DCValorIdioma
dc.creatorResende, Mariana-
dc.date.accessioned2016-04-08T17:40:52Z-
dc.date.available2016-04-08T17:40:52Z-
dc.date.issued2016-04-08-
dc.date.submitted2016-02-24-
dc.identifier.citationRESENDE, M. Procedimento para identificar outliers por meio da distribuição acumulada de mínimo em um modelo com resposta gama. 2016. 50 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11012-
dc.description.abstractThis study aimed to propose a procedure based on the accumulated distribution of minimums to identify generalized outlier models by using Gamma response. To validate this methodology, we used Monte Carlo simulation, considering the scenarios defined by the combination of different sample sizes, the contamination rate and the distributions with different degrees of asymmetry. In this context, probabilities related to classification and accuracy errors were obtained from 500 Monte Carlo achievements. We concluded that the method is effective for presenting high accuracy probability. In terms of implementation, through the illustrated example, given the similarity between the new proposed approach, compared to approaches based by the lever matrix and Cook’s distance, we conclude that the procedure suggested in this study is feasible for implementation in response to Gamma distribution.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectSimulação Monte Carlopt_BR
dc.subjectDistância de Mahalanobispt_BR
dc.subjectTaxa de misturapt_BR
dc.subjectDispersãoparâmetro de dispersãopt_BR
dc.subjectGLMpt_BR
dc.subjectMonte Carlo simulationpt_BR
dc.subjectMahalanobis distancept_BR
dc.subjectMixing ratept_BR
dc.subjectDispersion parameterpt_BR
dc.titleProcedimento para identificar outliers por meio da distribuição acumulada de mínimo em um modelo com resposta gamapt_BR
dc.title.alternativeProcedure to identify outliers through the minimum cumulative distribution on a model with gamma responsept_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Cirillo, Marcelo Ângelo-
dc.contributor.referee1Muniz, Joel Augusto-
dc.contributor.referee2Brighenti, Carla Regina Guimarães-
dc.description.resumoEsse trabalho teve por objetivo propor um procedimento fundamentado na distribuição acumulada de mínimos para identificar outliers em modelos generalizados com resposta Gama. Para validar essa metodologia utilizou-se simulação Monte Carlo, na qual considerou-se os cenários definidos pela combinação de diferentes tamanhos amostrais, taxa de contaminação e distribuições com diferentes graus de assimetria. Nesse contexto, probabilidades referentes a erros de classificação e acurácia foram obtidas em 500 realizações Monte Carlo. Conclui-se que o método é eficiente por apresentar elevadas probabilidades de acurácia. Em se tratando da aplicação, por meio do exemplo ilustrado, dada a similaridade entre a nova abordagem proposta em comparação às abordagens fundamentadas pela matriz de alavanca e distância de Cook, conclui-se que o procedimento sugerido nesse trabalho é factível de ser aplicado em respostas que envolvam a distribuição Gama.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Ciências Exataspt_BR
dc.subject.cnpqProbabilidade e Estatística Aplicadaspt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2012823555407143pt_BR
Aparece nas coleções:Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)



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