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http://hdl.handle.net/1843/ICED-87KJBX| Type: | Tese de Doutorado |
| Title: | Aspectos inferenciais em experimentos de Bernoulli comerros e classificações repetidas |
| Authors: | Joab de Oliveira Lima |
| First Advisor: | Roberto da Costa Quinino |
| metadata.dc.contributor.advisor2: | Mario de Castro Andrade Filho |
| First Referee: | Linda Lee Ho |
| Second Referee: | Luiz Henrique Duczmal |
| Third Referee: | Sueli Aparecida Mingoti |
| metadata.dc.contributor.referee4: | Edna Afonso Reis |
| metadata.dc.contributor.referee5: | Vicente Garibay Cancho |
| Abstract: | 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. |
| Subject: | Estatística Estatística matemática Algoritmos genéticos Teoria bayesiana de decisão estatistica |
| language: | Português |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ICED-87KJBX |
| Issue Date: | 9-Dec-2009 |
| Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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