Análise de dados multivariados com medidas repetidas.
| Ano de defesa: | 2009 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-123757/ |
Resumo: | A análise de medidas repetidas é uma ferramenta muito usada em aplicações estatísticas de diversas áreas. O termo medidas repetidas referem-se às múltiplas observações em uma mesma unidade amostral, ou seja, oservações tomadas em vários instantes no mesmo indivíduo, por exemplo. Quando falamos em medidas repetidas é plausível assumir que as observações de uma mesma unidade amostral sejam correlacionadas. Assim, temos uma estrutura de covariância para as observações de cada unidade amostral, que é essencial para uma válida inferência. Na análise multivariada com medidas repetidas estamos considerando a seguinte situação: temos n unidades amostrais avaliadas segundo p > 1 variáveis respostas, sendo que cada variável resposta é medida sob t condições de avaliação. Assim, cada unidade amostral tem uma resposta p-dimensional em cada uma das t ocasiões, o resultado é,então, uma resposta pt-dimensional para cada unidade. Vale a pena ressaltar que nos experimentos multivariados com medidas repetidas, a matriz de covariância de cada unidade amostral leva em conta as correlações entre as medidas repetidas e a covariância entre as variáveisrespostas. Devido à complexidade dessa matriz, o objetivo deste trabalho é descrever o procedimento computacional de análise de dados multivariados com medidas repetidas via o modelo misto por meio do SAS. Apresentamos como deve ser a entrada dos dados e o que indica cada linha de comando da PROC MIXED. Além disso, analisamos os dados através do Modelo Linear Geral usando a PROC GLM do SAS. Por fim, analisamos três conjuntos de dados. |
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