Equações de estimação para dados com medidas repetidas em mais de um fator.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Silva, Patrícia Viana da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Equações De Estimação
Inferência Estatística
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-123840/
Resumo: Nesse trabalho desenvolvemos equações de estimação generalizadas para análise de dados com medidas repetidas em dois fatores. As equações foram concebidas segundo a proposta de Liang e Zeger (1986). O método não pressupõe o conhecimento da estrutura real de dependência entre as observações sob os fatores, no entanto utiliza uma matriz de correlação de trabalho a fim de modelar essa estrutura de dependência. Apresentamos estimadores consistentes para os parâmetros que modelam a média e para os parâmetros de correlação considerando-se sub-estruturas na matriz de correlação de trabalho. Apresentamos também rotina para o cálculo das estimativas desses parâmetros. Analisamos três conjuntos de dados e avaliamos a qualidade dos modelos ajustados por meio das técnicas de diagnóstico desenvolvidas por Venezuela et al. (2007).
id USP_628bc02ca1bfa1ab2d13fcb817f8ca3b
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-20220712-123840
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str
spelling Equações de estimação para dados com medidas repetidas em mais de um fator.not availableEquações De EstimaçãoInferência EstatísticaNesse trabalho desenvolvemos equações de estimação generalizadas para análise de dados com medidas repetidas em dois fatores. As equações foram concebidas segundo a proposta de Liang e Zeger (1986). O método não pressupõe o conhecimento da estrutura real de dependência entre as observações sob os fatores, no entanto utiliza uma matriz de correlação de trabalho a fim de modelar essa estrutura de dependência. Apresentamos estimadores consistentes para os parâmetros que modelam a média e para os parâmetros de correlação considerando-se sub-estruturas na matriz de correlação de trabalho. Apresentamos também rotina para o cálculo das estimativas desses parâmetros. Analisamos três conjuntos de dados e avaliamos a qualidade dos modelos ajustados por meio das técnicas de diagnóstico desenvolvidas por Venezuela et al. (2007).not availableBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBotter, Denise AparecidaSilva, Patrícia Viana da2009-06-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-123840/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-08-16T15:33:02Zoai:teses.usp.br:tde-20220712-123840Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-16T15:33:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Equações de estimação para dados com medidas repetidas em mais de um fator.
not available
title Equações de estimação para dados com medidas repetidas em mais de um fator.
spellingShingle Equações de estimação para dados com medidas repetidas em mais de um fator.
Silva, Patrícia Viana da
Equações De Estimação
Inferência Estatística
title_short Equações de estimação para dados com medidas repetidas em mais de um fator.
title_full Equações de estimação para dados com medidas repetidas em mais de um fator.
title_fullStr Equações de estimação para dados com medidas repetidas em mais de um fator.
title_full_unstemmed Equações de estimação para dados com medidas repetidas em mais de um fator.
title_sort Equações de estimação para dados com medidas repetidas em mais de um fator.
author Silva, Patrícia Viana da
author_facet Silva, Patrícia Viana da
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Botter, Denise Aparecida
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Patrícia Viana da
dc.subject.por.fl_str_mv Equações De Estimação
Inferência Estatística
topic Equações De Estimação
Inferência Estatística
description Nesse trabalho desenvolvemos equações de estimação generalizadas para análise de dados com medidas repetidas em dois fatores. As equações foram concebidas segundo a proposta de Liang e Zeger (1986). O método não pressupõe o conhecimento da estrutura real de dependência entre as observações sob os fatores, no entanto utiliza uma matriz de correlação de trabalho a fim de modelar essa estrutura de dependência. Apresentamos estimadores consistentes para os parâmetros que modelam a média e para os parâmetros de correlação considerando-se sub-estruturas na matriz de correlação de trabalho. Apresentamos também rotina para o cálculo das estimativas desses parâmetros. Analisamos três conjuntos de dados e avaliamos a qualidade dos modelos ajustados por meio das técnicas de diagnóstico desenvolvidas por Venezuela et al. (2007).
publishDate 2009
dc.date.none.fl_str_mv 2009-06-05
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-123840/
url https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-123840/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1865492575806291968

Registros relacionados