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http://hdl.handle.net/1843/ICED-87KJBX| Tipo: | Tese de Doutorado |
| Título: | Aspectos inferenciais em experimentos de Bernoulli comerros e classificações repetidas |
| Autor(es): | Joab de Oliveira Lima |
| Primeiro Orientador: | Roberto da Costa Quinino |
| Segundo Orientador: | Mario de Castro Andrade Filho |
| Primeiro membro da banca : | Linda Lee Ho |
| Segundo membro da banca: | Luiz Henrique Duczmal |
| Terceiro membro da banca: | Sueli Aparecida Mingoti |
| Quarto membro da banca: | Edna Afonso Reis |
| Quinto membro da banca: | Vicente Garibay Cancho |
| Resumo: | Este trabalho discute o uso de uma função de verossimilhança na estimação da proporção de itens conformes na presença de erros de classificação e de classificações repetidas. Para investigar a qualidade dos estimadores bayesianos foi construído um estudo comparativo entre a técnica proposta e um modelo descrito por Evans et al. (1996), considerando, para isso, a influência do tamanho da amostra, do número de classificações repetidas, dos erros de julgamento, da proporção de conformidade e de duas distribuições a priori para os erros: Beta(1,2) e Beta(2,10). As medidas estatísticas utilizadas para a comparação das metodologias foram a moda e o desvio padrão das respectivas distribuições a posteriori, além das amplitudes dos intervalos de credibilidade de máxima densidade a posteriori e do fator de Bayes. Os resultados encontrados mostraram que o modelo defendido apresentou desvios padrão e amplitudes dos intervalos de credibilidades inferiores àqueles obtidos pela abordagem concorrente, principalmente quando foi considerada a distribuição a priori Beta(1,2). Além disso, constatou-se também o fator de Bayes favoreceu o uso do modelo proposto. Além disso, foi utilizada uma metodologia de otimização multiobjetivo para obter os valores ótimo do tamanho da amostra (n), do número de classificações repetidas (m) e do critério (a) da classificação final dos itens inspecionados após as m classificações. Para realizar essa tarefa foi sugerido um algoritmo genético híbrido multiobjetivo. Exemplos numéricos ilustraram a metodologia proposta e os resultados encontrados podem ser utilizados para ajudar ao processo decisório. |
| Assunto: | Estatística Estatística matemática Algoritmos genéticos Teoria bayesiana de decisão estatistica |
| Idioma: | Português |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ICED-87KJBX |
| Data do documento: | 9-Dez-2009 |
| Aparece nas coleções: | Teses de Doutorado |
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