Estudo comparativo de testes de hipóteses multivariados para o vetor de médias via simulação de Monte Carlo.

Fernanda Karine Ruiz Colenghi

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7UDM94

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor1	Sueli Aparecida Mingoti	pt_BR
dc.contributor.referee1	Linda Lee Ho	pt_BR
dc.contributor.referee2	Gregorio Saravia Atuncar	pt_BR
dc.contributor.referee3	Michel Ferreira da Silva	pt_BR
dc.contributor.referee4	Roberto da Costa Quinino	pt_BR
dc.creator	Fernanda Karine Ruiz Colenghi	pt_BR
dc.date.accessioned	2019-08-14T11:47:14Z	-
dc.date.available	2019-08-14T11:47:14Z	-
dc.date.issued	2008-04-16	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7UDM94	-
dc.description.resumo	Os testes de hipótese multivariados são mais apropriados que os testes univariados por considerarem a correlação entre as variáveis (Rencher, 1995). Assim torna-se interessante estudar as propriedades e qualidades destes testes. Nesta dissertação apresenta-se um estudo detalhado de alguns testes para o vetor de médias. Dentre estes, o teste mais conhecido e utilizado na literatura, que é o T2 de Hotelling fundamentado na matriz de covariâncias teórica ou amostral, será comparado com os testes de Hayter e Tsui (1994), T2 de Hotelling usando a matriz de diferenças sucessivas proposto em Holmes e Mergen (1993) e por último o teste stepwise de Mudholkar e Srivastava (2000b), que segundo os autores, apresenta ótimas propriedades em relação à falta de normalidade multivariada dos dados quando estes são gerados por distribuições simétricas. Além disso, serão ilustrados alguns exemplos na área de controle estatístico de processos, dado a vasta aplicação nessa área desses testes para comparação de vetores de médias. Os testes estatísticos multivariados mencionados foram comparados em termos de tamanho, do poder e do valor de ARL (Average Run Lenght), considerando-se diferentes cenário simulados com diversos tamanhos de amostra e número de variáveis com distribuição normal e não normal multivariada. Pelo extensivo estudo de simulações de Monte Carlo feito nesta dissertação, verificou-se que os testes de Hayter e Tsui (1994) e de Holmes e Mergen (1993) possuem bom desempenho, sendo similares ao teste T² de Hotelling em algumas situações e melhor que este em outras. Em relação ao teste de Mudholkar e Srivastava (2000b) observou-se que, em situações de correlação entre as variáveis e dados normais, este não é tão poderoso como os demais. No entanto, é mais robusto que o teste T² de Hotelling em relação a não normalidade dos dados para dados multivariados com distribuições simétricas. Os resultados demonstram que o teste de Mudholkar e Srivastava não é um bom competidor aos testes de Hayter e Tsui e T² de Hotelling para ser utilizado em controle de qualidade no caso de dados normais. Outras particularidades desse teste são também apresentadas na dissertação.	pt_BR
dc.language	Português	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Minas Gerais	pt_BR
dc.publisher.initials	UFMG	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Multivariados	pt_BR
dc.subject	Vetor	pt_BR
dc.subject	Monte Carlo	pt_BR
dc.subject	Testes	pt_BR
dc.subject	Hipótese	pt_BR
dc.subject.other	Método de Monte Carlo	pt_BR
dc.subject.other	Estatística	pt_BR
dc.subject.other	Analise multivariada	pt_BR
dc.title	Estudo comparativo de testes de hipóteses multivariados para o vetor de médias via simulação de Monte Carlo.	pt_BR
dc.type	Dissertação de Mestrado	pt_BR
Appears in Collections:	Dissertações de Mestrado

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
dissertacao_final_fernanda.pdf		1.61 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record