1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorSilva, Augusto Maciel da-
dc.date.accessioned2014-08-22T21:42:06Z-
dc.date.available2014-08-22T21:42:06Z-
dc.date.issued2014-08-22-
dc.date.submitted2009-02-28-
dc.identifier.citationSILVA, A. M. Proposta e avaliação de um estimador robusto em dados binomiais inflacionados de zero. 2009. 47 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3179-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectDistribuição binomialpt_BR
dc.subjectEstimação robustapt_BR
dc.subjectSimulação Monte Carlopt_BR
dc.titleProposta e avaliação de um estimador robusto em dados binomiais inflacionados de zeropt_BR
dc.title.alternativeProposal and evaluation of a robust estimator of zero inflated binomial datapt_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.advisor1Cirillo, Marcelo Ângelo-
dc.contributor.referee1Lima, Renato Ribeiro de-
dc.contributor.referee1Vivanco, Mário Javier Ferrua-
dc.contributor.referee1Brighenti, Carla Regina Guimarães-
dc.description.resumoOs métodos usuais de inferência quando aplicados em populações binomiais com excesso de zeros ou observações de outras populações estão sujeitos a "erros grosseiros" de estimação. Observado esse problema, realiza-se uma estimação robusta no sentido de minimizar esses erros. O presente trabalho tem por objetivo propor um novo estimador robusto, no sentido de que o mesmo seja capaz de estimar uma proporção binomial em amostras inflacionadas de zeros. Com esse enfoque, duas abordagens matemáticas na construção desse estimador foram propostas e avaliadas por simulação Monte Carlo, na qual diferentes configurações descritas pela combinação de valores paramétricos representados pelos fatores taxa de valores nulos presentes na amostra (γ); probabilidades de sucesso (π) e diferentes tamanhos de amostra foram simulados. Concluiu-se que o estimador Pzib proposto neste trabalho, nas duas abordagens matemáticas caracterizadas pelas funções ρ1(x) e ρ2(x) apresentou-se robusto nas situações em que as amostras apresentaram baixa (γ=0,20) e média (γ=0,50) concentrações de zero.pt_BR
dc.description.resumoThe usual methods of inference when applied to binomial populations with excess of zeros or observations of other populations are subject to "gross errors" of estimation. Observed this problem, there will be an estimation robust in order to minimize these errors. This study aims to propose a new robust estimator in that it is capable of estimating a binomial proportion on zero inflated samples. With this purpose, two mathematical approaches in the construction of this estimator have been proposed and evaluated by Monte Carlo simulation, in which different configurations described by the combination of parametric values represented by the rate of null values present in the sample (γ), probabilities of success (Π) and different sample sizes were simulated. It was concluded that the Pzib estimator proposed in this work, on the two mathematical approaches characterized by the functions ρ1(x) and ρ2(x) is presented robust in situations where the samples had low (γ=0.20) and mean (γ=0.50) concentrations of zero.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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