1. RI UFLA
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  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorBiase, Nádia Giaretta-
dc.date.accessioned2014-09-04T21:26:34Z-
dc.date.available2014-09-04T21:26:34Z-
dc.date.issued2014-09-04-
dc.date.submitted2006-02-15-
dc.identifier.citationBIASE, N. G. Comparações múltiplas para parâmetros binomiais utilizando Bootstrap. 2006. 73 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2006pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3558-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectProporção binomialpt_BR
dc.subjectMétodo monte Carlopt_BR
dc.subjectBootstrappt_BR
dc.subjectBinomial proportionpt_BR
dc.subjectMonte carlo methodpt_BR
dc.titleComparações múltiplas para parâmetros binomiais utilizando bootstrappt_BR
dc.title.alternativeMultiple comparison for binomial parameters using bootstrappt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programDEX - Departamento de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Ferreira, Daniel Furtado-
dc.contributor.referee1Morais, Augusto Ramalho de-
dc.contributor.referee1Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa-
dc.contributor.referee1Guimarães, Ednaldo Carvalho-
dc.description.resumoA aplicação dos métodos de comparações múltiplas e a análise de variância não são alternativas viáveis para se comparar duas ou mais proporções binomiais, quando os experimentos são realizados considerando apenas repetições do evento de Bernoulli. Essa comparação pode ser feita por meio das técnicas de computação intensiva que utilizam bootstrap infinito. Este trabalho teve por objetivo avaliar a performance de dois testes de booststrap envolvendo proporções binomiais, computando o erro tipo I por experimento e o Poder. Esses dois testes de bootstrap infinito se diferenciam pelos estimadores de pi utilizados. Em um dos testes foi considerado o estimador de máxima verossimilhança (MV) e, no outro, o estimador de Pan (Pan, 2002) que foram avaliados em diferentes configurações envolvendo número de populações e valores dos parâmetros ni e pi. O método de Monte Carlo foi utilizado para simular os experimentos, gerando-se 2.000 amostras para cada uma de duas etapas consideradas. Na primeira etapa, foram avaliadas as taxas de erro tipo I por experimento sob H0 completa e parcial. As simulações sob a hipótese H0 completa foram feitas para as combinações entre os valores dos parâmetros p=0,1; 0,5 e 0,9, números de populações k=2, 5 e 10 e tamanhos amostrais n=10, 30 e 100. Também foi avaliado o erro tipo I por experimento sob H0 parcial, considerando uma diferença entre os valores de p de dois grupos distintos. Numa segunda etapa, avaliou-se o poder dos testes sob H0 parcial e sob H1. Em ambas as etapas, as simulações foram realizadas adotando-se o valor nominal de significância de 1% e 5%. Os dois testes de bootstrap Pan e MV apresentaram excelentes performances, controlando o erro tipo I por experimento em níveis iguais ou inferiores aos valores nominais de significância e elevados valores de poder. Pelo fato de possuir uma performance melhor nas situações em que as proporções binomiais se afastam de 1/2 e os tamanhos amostrais são pequenos, recomenda-se a utilização do teste bootstrap de Pan.pt_BR
dc.description.resumoThe multiple comparisons methods and the analysis of variance are not reliable alternatives for comparing two or more binomial proportions, when the experiments have only Bernoulli trails. Although, this comparison can be made using the intensive computational techniques named infinite bootstrap. This work aimed to evaluate the performance of two binomial proportions bootstrap tests computing the experimentwise type I error rates and the power. These two infinite bootstrap tests distinguished on the estimators of pi. One of these tests considered the maximum likelihood estimator (ML) and the other the Pan's estimator (Pan, 2002) and they were evaluated in different configurations considering the number of populations and the parameters values, resultant of 2000 Monte Carlo simulations. In the first stage the experimentwise type I error rates were evaluated under complete null and partial H0 hypotheses. The simulations under complete H0 were done in all combinations between parameters values p= 0.1; 0.5 and 0.9, number of populations k=2, 5 and 10 and sample sizes n=10, 30 and 100. The experimentwise type I error rate was also evaluated under partial H0 considering a difference of between values of p of distinct groups. In a second stage the powers of the tests were evaluated under partial H0 and alternative hypotheses. Both simulations were done using 1% and 5% significance level. Pan´s and ML bootstrap tests showed excellent performance, because experimentwise error rate were always under their nominal levels. Powers of both procedures were high and they know best performance with extreme proportions and small sample sizes n<10, when Pan´s bootstrap test is preferable.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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