1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorOliveira, Andressa Cristina de Moura-
dc.date.accessioned2014-08-22T21:43:18Z-
dc.date.available2014-08-22T21:43:18Z-
dc.date.issued2014-08-22-
dc.date.submitted2010-12-20-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, A. C. M. Extensão do algoritmo de turnbull em experimentos com réplicas: avaliação via simulação e aplicação em dados entomológicos. 2010. 62 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3180-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectNonparametric estimationpt_BR
dc.subjectInterval censoringpt_BR
dc.subjectCurvas de sobrevivênciapt_BR
dc.subjectAuto-consistênciapt_BR
dc.subjectEstimação não-paramétricapt_BR
dc.subjectCensura intervalarpt_BR
dc.subjectSelf-consistencypt_BR
dc.subjectSurvival curvespt_BR
dc.titleExtensão do algoritmo de turnbull em experimentos com réplicas : avaliação via simulação e aplicação em dados entomológicospt_BR
dc.typetesept_BR
dc.contributor.advisor-coMenezes, Fortunato Silva de-
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.advisor1Vivanco, Mário Javier Ferrua-
dc.contributor.referee1Zacarias, Maurício Sérgio-
dc.contributor.referee1Custodio, Telde Natel-
dc.contributor.referee1Menezes, Fortunato Silva de-
dc.description.resumoEste trabalho foi desenvolvido com o objetivo de estudar a aplicabilidade do algoritmo proposto por Turnbull (1976), para estimar curvas de sobrevivência, em experimentos com réplicas e comparar os resultados deste algoritmo com o método proposto por Gouvêa (2006). Para tal utilizou-se dados simulados e dados reais provenientes de um experimento realizado com abelhas da espécie Apis mellifera L.. Inicialmente aplicou-se o algoritmo em cada uma das réplicas individuais do experimento e posteriormente, à amostra conjunta de todas as réplicas, que neste trabalho chamou-se de "extensão", tanto para os dados simulados quanto para os dados reais. Foi observado que para dados simulados o algoritmo de Turnbull fornece boas estimativas da curva de sobrevivência simulada a partir da distribuição Weibull quando aplicado às réplicas individuais, mas quando o algoritmo é aplicado à amostra conjunta de todas as réplicas o mesmo não ocorre. Ao aplicar o algoritmo de Turnbull aos dados experimentais, verificou-se que existem diferenças em relação aos resultados encontrados por Gouvêa (2006). Verificou-se também que o algoritmo não estima bem as curvas de sobrevivência em amostras pequenas, ou quando o número de intervalos de censura é pequeno.pt_BR
dc.description.resumoThis work was developed to study the applicability of the algorithm proposed by Turnbull (1976) to estimate survival curves in experiments with replicates, and to compare the results of this algorithm with the method proposed by Gouvêa (2006). For this we used simulated data and real data from an experiment with bees (Apis mellifera L.). Initially the algorithm was applied individually in each one of the replicates of the experiment and then to the joint sample with all replicates, which in this work was called "extension", for both simulated data and the real data. It was observed that for simulated data the Turnbull's algorithm provides good estimates of the survival curve simulated from the Weibull´s distribution when applied to the individual replicates, but when the algorithm is applied to the joint sample of all the replicates is not true. By applying the Turnbull´s algorithm to the experimental data, it was found that there are differences in the results reported by Gouvêa (2006). It was also noted that the algorithm does not estimate well the survival curves on small samples, or when the number of censoring intervals is small.pt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
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