Comparações múltiplas multivariadas via bootstrap e permutação

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Santos, Elisa Norberto Ferreira
Orientador(a): Ferreira, Daniel Furtado
Banca de defesa: Tavares, Marcelo, Cirillo, Marcelo Ângelo, Lima, Renato Ribeiro de
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Programa de Pós-Graduação: DEX - Programa de Pós-graduação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BRASIL
Palavras-chave em Português:
Comparações múltiplas multivariadas
Método Monte Carlo
Bootstrap
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ_NÃO_INFORMADO
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/3239
Resumo: Estatística e Experimentação Agropecuária
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Como não existe nenhum procedimento de comparações múltiplas multivariadas, o presente trabalho foi realizado com o objetivo de propor procedimentos de comparação múltipla para vetores multidimensionais via bootstrap e permutação. O procedimento foi desenvolvido e implementado por meio de métodos de computação intensiva e avaliado por meio de simulação Monte Carlo. A idéia foi obter, para todos os pares de médias, a distância T2 de Hotelling e compará-las com as distâncias obtidas na distribuição bootstrap e permutação, originada da reamostragem. As taxas de erro tipo I por experimento e o poder do teste proposto foram computados para avaliar o seu desempenho em N = 1000 simulações Monte Carlo. Conclui-se que os testes foram propostos com sucesso e os passos necessários para a sua execução foram implementados em R. Nas situações homocedásticas, os testes tiveram desempenho considerado ótimo, com taxas de erro tipo I por experimento inferiores ou iguais aos valores nominais adotados quando p ≤ k(r-1), sendo p o número de variáveis, k o número de populações e r o número de repetições. Os testes foram liberais nas situações heterocedásticas. O teste de permutação teve melhor desempenho no controle do erro tipo I por experimento quando p = k(r-1) ou p < k(r-1), mas está na vizinhança dessa desigualdade; o teste de comparações múltiplas multivariadas via bootstrap possui valores de poder comparáveis ou superiores aos dos testes univariados. O teste mostrou robustez no desempenho do poder quando a suposição de homocedasticidade for violada.For identifying difference among mean vectors, linear contrasts are the only existent method. For this reason the present work was accomplished for proposing a multiple comparison procedure for multidimensional vectors using bootstrapping and permutation. The procedure was developed and implemented using intensive computational methods and s evaluated by Monte Carlo simulations. The idea was to obtain the T2 distances of Hotelling between pairs of the mean vectors and to compare them with the distances obtained in the bootstrapping and permutation distributions, originated by resampling methods. The experimentwise type I error rates and the power of the proposed test were computed to evaluate its performance in N = 1000 Monte Carlo simulations. The tests were successfully proposed and the necessary steps for their application were implemented in R; in the homoscedastic cases the tests achieve optimal performance with experimentwise type I error less or equal to the nominal significance levels when p ≤ k(r-1), where p is the number of variables, k is the number of populations and r is the number of replications; the tests were liberal in heteroscedastic cases; the permutational test had optimal performance in the control of experimentwise type I error rates when p = k(r-1) or p < k(r-1) but considering only the neighborhood of this inequality; the multivariate multiple comparisons bootstrapping test had power that is comparable or superior to those of the univariate tests; the test was shown robust power performance when the homoscedastic supposition is violated.Ferreira, Daniel FurtadoTavares, MarceloCirillo, Marcelo ÂngeloLima, Renato Ribeiro deSantos, Elisa Norberto Ferreirainfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALDISSERTAÇÃO_Comparações Múltiplas Multivariadas Via Bootstrap e Permutação.pdfDISSERTAÇÃO_Comparações Múltiplas Multivariadas Via Bootstrap e Permutação.pdfapplication/pdf507855https://repositorio.ufla.br/bitstreams/d18dde90-a21b-4fa7-adf4-b0eb2c38f51c/downloade462d1ff739c29ad8b5845ff25f58f98MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/429088e9-5197-4c0b-8ecc-985997107767/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Comparações Múltiplas Multivariadas Via Bootstrap e Permutação.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Comparações Múltiplas Multivariadas Via Bootstrap e Permutação.pdf.txtExtracted texttext/plain91412https://repositorio.ufla.br/bitstreams/b786663e-50fb-44b7-b0fd-7f560cb3af88/downloada9c88b93076e17e6e6e0c30ecda37cf4MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Comparações Múltiplas Multivariadas Via Bootstrap e Permutação.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Comparações Múltiplas Multivariadas Via Bootstrap e Permutação.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2381https://repositorio.ufla.br/bitstreams/0c36566d-bfff-45e2-9f7c-397cedbbefba/download6628d0da74fc248e6411763281227b80MD54falseAnonymousREAD1/32392025-08-06 11:07:57.765open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/3239https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-06T14:07:57Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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