Propostas de testes multivariados para comparar matrizes de covariâncias de populações normais dependentes

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorFerreira, Daniel Furtado-
Autor(es): dc.contributorSáfadi, Thelma-
Autor(es): dc.contributorSáfadi, Thelma-
Autor(es): dc.contributorBueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa-
Autor(es): dc.contributorBarroso, Lúcia Pereira-
Autor(es): dc.contributorTavares, Marcelo-
Autor(es): dc.creatorCirillo, Marcelo Ângelo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:11:16Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:11:16Z-
Data de envio: dc.date.issued2014-10-11-
Data de envio: dc.date.issued2014-10-11-
Data de envio: dc.date.issued2014-10-11-
Data de envio: dc.date.issued2006-04-10-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/4414-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1156192-
Descrição: dc.descriptionA number of tests may be found in the literature to compare k-covariance matrices, assuming independent multivariate normal populations. For the cases that this assumption is violated there is a reduced number of such tests in the literature mainly with a small number of populations. The motivation of this work is to propose new tests based on generalized variances ratios for comparing covariance matrices of dependent normal multivariate populations. The covariance matrices were generated using frequentist (bootstrap) and bayesian theory. The tests that used bootstrap for generating the covariance matrices were more powerful than the bayesian approach for obtaining the covariance matrices.-
Descrição: dc.descriptionEstatística e Experimentação Agropecuária-
Descrição: dc.descriptionNa literatura encontram-se diversos testes para comparar k matrizes de covariâncias populacionais; contudo, a principal suposição é de que as amostras sejam provenientes de populações normais multivariadas independentes. Na ausência dessa suposição, o número de testes relatados na literatura é bastante reduzido e limitado a situações em que o número de populações é relativamente pequeno. A motivação para realização desse trabalho é justamente propor testes baseados na razão de variâncias generalizadas para comparar tais matrizes oriundas de populações normais dependentes. As matrizes de covariâncias foram geradas por meio das teorias freqüentista (bootstrap) e bayesiana. Concluiu-se que os testes, cujas matrizes de covariâncias foram geradas via bootstrap foram mais poderosos do que os testes em que estas matrizes foram geradas por meio da inferência bayesiana.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS-
Publicador: dc.publisherDEX - Departamento de Ciências Exatas-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherBRASIL-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Palavras-chave: dc.subjectBootstrap-
Palavras-chave: dc.subjectInferência bayesiana-
Palavras-chave: dc.subjectPopulações normais dependentes-
Palavras-chave: dc.subjectBootstrap-
Palavras-chave: dc.subjectBayesian Inference-
Palavras-chave: dc.subjectDependent normal populations-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística-
Título: dc.titlePropostas de testes multivariados para comparar matrizes de covariâncias de populações normais dependentes-
Título: dc.titleProposed of multivariate tests for comparing covariance matrices of dependent normal populations-
Tipo de arquivo: dc.typetese-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

Não existem arquivos associados a este item.