Comparações múltiplas para parâmetros binomiais utilizando bootstrap

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2006
Autor(a) principal: Biase, Nádia Giaretta
Orientador(a): Ferreira, Daniel Furtado
Banca de defesa: Morais, Augusto Ramalho de, Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa, Guimarães, Ednaldo Carvalho
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Programa de Pós-Graduação: DEX - Departamento de Ciências Exatas
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BRASIL
Palavras-chave em Português:
Proporção binomial
Método monte Carlo
Bootstrap
Binomial proportion
Monte carlo method
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ_NÃO_INFORMADO
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/3558
Resumo: Estatística e Experimentação Agropecuária
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spelling 2014-09-04T21:26:34Z2014-09-04T21:26:34Z2014-09-042006-02-15BIASE, N. G. Comparações múltiplas para parâmetros binomiais utilizando Bootstrap. 2006. 73 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2006https://repositorio.ufla.br/handle/1/3558UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDEX - Departamento de Ciências ExatasUFLABRASILCNPQ_NÃO_INFORMADOProporção binomialMétodo monte CarloBootstrapBinomial proportionMonte carlo methodComparações múltiplas para parâmetros binomiais utilizando bootstrapMultiple comparison for binomial parameters using bootstrapinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisEstatística e Experimentação AgropecuáriaA 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.The 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.Ferreira, Daniel FurtadoMorais, Augusto Ramalho deBueno Filho, Júlio Sílvio de SousaGuimarães, Ednaldo CarvalhoBiase, Nádia Giarettainfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLALICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/9f4bc42e-d4a4-49dd-844b-04b702d4dc2c/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADORIGINALDISSERTAÇÃO_Comparações múltiplas para parâmetros binomiais utilizando Bootstrap.pdfDISSERTAÇÃO_Comparações múltiplas para parâmetros binomiais utilizando Bootstrap.pdfapplication/pdf1364212https://repositorio.ufla.br/bitstreams/2f3ad75d-2772-4eaf-9833-11da18bf21be/download44646d894a30028c3f03eeb16bbf53b0MD53trueAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Comparações múltiplas para parâmetros binomiais utilizando Bootstrap.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Comparações múltiplas para parâmetros binomiais utilizando Bootstrap.pdf.txtExtracted texttext/plain103504https://repositorio.ufla.br/bitstreams/efe1b831-86e1-4ada-85c7-5f2badd06f66/download36f43c5baa269014a2519e11fc06ec9fMD54falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Comparações múltiplas para parâmetros binomiais utilizando Bootstrap.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Comparações múltiplas para parâmetros binomiais utilizando Bootstrap.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2379https://repositorio.ufla.br/bitstreams/c5fb9c84-060f-4d54-97c7-3e99b2773648/download2b861a7040b8801dd012f130785b242eMD55falseAnonymousREAD1/35582025-08-06 11:17:38.965open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/3558https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-06T14:17:38Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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