Estatística Aplicada e Biometria
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Item Comparação dos ajustes de modelos com erro normal e skew-normal(Universidade Federal de Viçosa, 2020-10-16) Nascimento, Jhennifer dos Santos; Emiliano, Paulo César; http://lattes.cnpq.br/3797894381138113Na modelagem de fenômenos aleatórios, em que uma variável aleatória quantitativa é estudada em função de uma variável aleatória qualitativa, é muito comum ser utilizada a análise de variâncias (ANOVA). Porém, para essa análise ser validada é necessário que quatro pressuposições sejam ve- rificadas com testes estatísticos, dentre elas, a normalidade do componente aleatório do modelo. Entretanto, na prática, alguns resultados de ensaios experimentais violam uma ou mais pressuposi- ções da ANOVA tornando-se necessária uma outra metodologia para analisar os dados. Com isso, o objetivo deste trabalho é, em vez de utilizar a metodologia anteriormente mencionada, fazer o ajuste de um delineamento inteiramente casualizado (DIC), atribuindo a distribuição skew-normal para o componente aleatório do modelo, utilizando o método da máxima verossimilhança. Neste estudo, foram utilizados dois conjuntos de dados não normais com indícios de dispersão assimetria que foram imprescindíveis para fazer comparação, através dos critérios de comparação AIC e BIC, entre a distribuição skew-normal e o seu submodelo normal. Para o primeiro conjunto de dados, referente a temperatura, foi ajustado um modelo de intercepto, e o segundo conjunto de dados refere-se a um experimento realizado segundo um DIC, que avaliou o percentual de gordura de idosos que praticaram diferentes intervenções de atividade física. Neste trabalho, conduziu-se todos os testes de comparação de contrastes de duas médias e intervalos de confiança para a distribuições normal e skew-normal. Além dos critérios de informação de Akaike e Bayesiano, para avaliar o ajuste dos modelos aos dados, foi realizada análise de resíduos quantílicos, e para finalizar, foram realizados estudos de simulação para avaliar inferência e as propriedades assintóticas dos estimado- res da distribuição skew-normal para os modelos ajustados. Conclui-se, assim, que esses estimadores ganham eficiência com o aumento do tamanho das amostras e fornecem melhores estimativas dos dados estudados em relação a distribuição normal, fato que foi comprovado no estudo dos envelopes simulados utilizando resíduos quantílicos e no estudo de simulação. Palavras-chave: Assimetria. Delineamentos experimentais. Monte Carlo. Verossimilhança.Item Identificação de outliers multivariados - Uma aplicação em dados de saúde(Universidade Federal de Viçosa, 2017-02-17) Barbosa, Josino José; Oliveira, Fernando Luiz Pereira de; http://lattes.cnpq.br/1948800098593563A identificação de outliers desempenha um papel importante na análise estatística, pois tais observações podem conter informações importantes em relação aos dados. Se modelos estatísticos clássicos são cegamente aplicados a dados contendo valores atípicos, os resultados podem ser enganosos e decisões equivocadas podem ser tornadas. Além disso, em situações práticas, os próprios outliers são muitas vezes os pontos especiais de interesse e sua identificação pode ser o principal objetivo da investigação. Por isso, a finalidade desse trabalho é propor uma técnica de detecção de outliers multivariados, baseada em análise agrupamento e comparar essa técnica com o método de identificação de outliers via Distância de Mahalanobis. Para geração dos dados utilizou-se simulação através do Método de Monte Carlo e a técnica de mistura de distribuições normais multivariadas. Os resultados apresentados nas simulações mostram que o método proposto foi superior ao método de Mahalanobis tanto para sensibilidade quanto para especificidade, ou seja, ele apresenta maior capacidade de diagnosticar corretamente os indivíduos outliers e os não outliers. Além disso, a metodologia proposta foi ilustrada com uma aplicação em dados reais provenientes da área de saúde.