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dc.creatorFernandes, Tales Jesus-
dc.creatorFerreira, Eric Batista-
dc.creatorFerreira, Daniel Furtado-
dc.date.accessioned2017-09-04T17:02:13Z-
dc.date.available2017-09-04T17:02:13Z-
dc.date.issued2012-04-
dc.identifier.citationFERNANDES, T. J.; FERREIRA, E. B.; FERREIRA, D. F. Avaliação Monte Carlo do teste de normalidade de qui-quadrado sob diferentes critérios do número de classes. Revista Brasileira de Biometria, São Paulo, v. 30, n. 2, p. 185-198, abr./jun. 2012.pt_BR
dc.identifier.urihttp://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v30/v30_n2/A2_Tales.pdfpt_BR
dc.identifier.urirepositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15335-
dc.description.abstractIt is known that the probability density function can be approximated by the sample histograms. The normal density is the most used due to such assumption in most statistical tests. One way to verify the normality of the data is through the adherence chi-square test. However, authors usually do not explain what was the rule used to determine the number of classes of the histogram (which is the first step in implementing this test). Thus, a possible poor performance is attributed to the chi-square test, but one suspects that it may be increased by choosing a non optimal criterion for determining the number of classes (k). The objectives of this study were: 1. Verify the validity of this hypothesis and; 2. point out what is the better criterion. We compared the performance (type I error rate and power) of five criteria for the determination of k (empirical criteria, Sturges, Scott, Doane and Freedman and Diaconis) for the normality chisquare test, via Monte Carlo simulation. It was concluded that the results of the chi-square test are affected by the criterion for kand that the Sturges criterion best controlled the type I error rate. The criterion of Freedman and Diaconis presented the highest values of power.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual Paulistapt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceRevista Brasileira de Biometriapt_BR
dc.subjectTestes de aderênciapt_BR
dc.subjectHistogramapt_BR
dc.subjectTeste de normalidadept_BR
dc.subjectSimulação de Monte Carlopt_BR
dc.subjectAdherence testspt_BR
dc.subjectHistogrampt_BR
dc.subjectNormality testpt_BR
dc.subjectMonte Carlo Simulationpt_BR
dc.titleAvaliação Monte Carlo do teste de normalidade de qui-quadrado sob diferentes critérios do número de classespt_BR
dc.title.alternativeEvaluation Monte Carlo of the test of chi-square normality under different criteria of the number of classespt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoSabe-se que a densidade de distribuições de probabilidade pode ser aproximada pelo histograma amostral. A densidade normal é a mais utilizada, pois essa suposição existe na maioria dos testes estatísticos. Uma das formas de verificar a normalidade dos dados é através do teste de aderência de c-quadrado. No entanto, quando este teste é utilizado, os autores geralmente não explicitam qual foi a regra usada para determinar o número de classes do histograma (que é o primeiro passo na execução deste teste). Dessa forma, um possível mau desempenho é atribuído ao teste qui-quadrado, mas suspeita-se que ele possa ser agravado pela escolha de um critério não ótimo de determinação do número de classes k. Os objetivos deste trabalho foram: verificar a validade dessa hipótese e apontar qual o critério mais aconselhado. Comparou-se o desempenho (taxa de erro tipo I e poder) de cinco critérios de determinação de k (Critério empírico, Sturges, Scott, Doane e Freedman e Diaconis ) no teste de normalidade de qui-quadrado, via simulação Monte Carlo. Concluiu-se que os resultados do teste qui-quadrado são afetados pela escolha do valor de k e o critério que melhor controlou as taxas de erro tipo I foi o critério de Sturges. O critério de Freedman e Diaconis apresentou os maiores valores de poder.pt_BR
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