Identificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCirillo, Marcelo Ângelo-
Autor(es): dc.contributorSáfadi, Thelma-
Autor(es): dc.contributorTavares, Marcelo-
Autor(es): dc.contributorScalon, João Domingos-
Autor(es): dc.creatorVeloso, Manoel Vítor de Souza-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:08:19Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:08:19Z-
Data de envio: dc.date.issued2014-09-03-
Data de envio: dc.date.issued2014-09-03-
Data de envio: dc.date.issued2014-09-03-
Data de envio: dc.date.issued2009-02-19-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/3467-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1155134-
Descrição: dc.descriptionEstatística e Experimentação Agropecuária-
Descrição: dc.descriptionAmong the many techniques used to identify outliers within the context of p-dimensional, the technique of principal components has been widely used. Thus, this study aimed to propose a test of significance based on robust kurtosis coefficients, in order to show statistically which component is most appropriate for identifying multivariate outliers. For this purpose, we proceeded to a Monte Carlo study, considering different numbers of variables, sample size, percentage of contamination of the mixture of different distributions and corrections to distances of type chi-square applied to the samples. Finally, given the findings of the study, it is recommended that test of significance for samples of type distances corrected by chi-square test.-
Descrição: dc.descriptionDentre as inúmeras técnicas utilizadas para identificar outliers no âmbito do contexto p-dimensional, a técnica de Componentes Principais tem sido amplamente utilizada. Diante disso, este trabalho teve por objetivo propor um teste de significância baseado nos coeficientes de curtose robustos, com a finalidade de evidenciar, estatisticamente, qual componente é mais apropriado para a identificação dos outliers multivariados. Com este propósito, procedeu-se a um estudo Monte Carlo, considerando diferentes números de variáveis, tamanhos de amostras, porcentagem de contaminação da mistura de distribuições e diferentes correções por distâncias do tipo qui-quadrado aplicadas nas amostras. Por fim, diante das conclusões do estudo realizado, recomenda-se tal teste de significância para amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado de Pearson.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS-
Publicador: dc.publisherDEX - Programa de Pós-graduação-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherBRASIL-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Palavras-chave: dc.subjectCurtose-
Palavras-chave: dc.subjectMAD-
Palavras-chave: dc.subjectNormal contaminada-
Palavras-chave: dc.subjectMonte Carlo-
Palavras-chave: dc.subjectBootstrap-
Palavras-chave: dc.subjectKurtosis-
Palavras-chave: dc.subjectContaminated normal-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ_NÃO_INFORMADO-
Título: dc.titleIdentificação de outliers via componentes principais com amostras corrigidas por distâncias do tipo qui-quadrado-
Título: dc.titleIdentification of outliers by principal components with samples corrected for distances of type chi-square-
Tipo de arquivo: dc.typedissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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