Procedimento para identificar outliers por meio da distribuição acumulada de mínimo em um modelo com resposta gama

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCirillo, Marcelo Ângelo-
Autor(es): dc.contributorMuniz, Joel Augusto-
Autor(es): dc.contributorBrighenti, Carla Regina Guimarães-
Autor(es): dc.creatorResende, Mariana-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:33:36Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:33:36Z-
Data de envio: dc.date.issued2016-04-08-
Data de envio: dc.date.issued2016-04-08-
Data de envio: dc.date.issued2016-04-08-
Data de envio: dc.date.issued2016-02-24-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/11012-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1142368-
Descrição: dc.descriptionThis study aimed to propose a procedure based on the accumulated distribution of minimums to identify generalized outlier models by using Gamma response. To validate this methodology, we used Monte Carlo simulation, considering the scenarios defined by the combination of different sample sizes, the contamination rate and the distributions with different degrees of asymmetry. In this context, probabilities related to classification and accuracy errors were obtained from 500 Monte Carlo achievements. We concluded that the method is effective for presenting high accuracy probability. In terms of implementation, through the illustrated example, given the similarity between the new proposed approach, compared to approaches based by the lever matrix and Cook’s distance, we conclude that the procedure suggested in this study is feasible for implementation in response to Gamma distribution.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionEsse trabalho teve por objetivo propor um procedimento fundamentado na distribuição acumulada de mínimos para identificar outliers em modelos generalizados com resposta Gama. Para validar essa metodologia utilizou-se simulação Monte Carlo, na qual considerou-se os cenários definidos pela combinação de diferentes tamanhos amostrais, taxa de contaminação e distribuições com diferentes graus de assimetria. Nesse contexto, probabilidades referentes a erros de classificação e acurácia foram obtidas em 500 realizações Monte Carlo. Conclui-se que o método é eficiente por apresentar elevadas probabilidades de acurácia. Em se tratando da aplicação, por meio do exemplo ilustrado, dada a similaridade entre a nova abordagem proposta em comparação às abordagens fundamentadas pela matriz de alavanca e distância de Cook, conclui-se que o procedimento sugerido nesse trabalho é factível de ser aplicado em respostas que envolvam a distribuição Gama.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherbrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento de Ciências Exatas-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Palavras-chave: dc.subjectSimulação Monte Carlo-
Palavras-chave: dc.subjectDistância de Mahalanobis-
Palavras-chave: dc.subjectTaxa de mistura-
Palavras-chave: dc.subjectDispersãoparâmetro de dispersão-
Palavras-chave: dc.subjectGLM-
Palavras-chave: dc.subjectMonte Carlo simulation-
Palavras-chave: dc.subjectMahalanobis distance-
Palavras-chave: dc.subjectMixing rate-
Palavras-chave: dc.subjectDispersion parameter-
Palavras-chave: dc.subjectProbabilidade e Estatística Aplicadas-
Título: dc.titleProcedimento para identificar outliers por meio da distribuição acumulada de mínimo em um modelo com resposta gama-
Título: dc.titleProcedure to identify outliers through the minimum cumulative distribution on a model with gamma response-
Tipo de arquivo: dc.typedissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

Não existem arquivos associados a este item.