Aspectos inferenciais em experimentos de Bernoulli comerros e classificações repetidas

Página do item simplificado
dc.creatorJoab de Oliveira Lima
dc.date.accessioned2019-08-11T15:47:00Z
dc.date.accessioned2025-09-09T01:08:57Z
dc.date.available2019-08-11T15:47:00Z
dc.date.issued2009-12-09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/ICED-87KJBX
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectEstatística
dc.subjectEstatística matemática
dc.subjectAlgoritmos genéticos
dc.subjectTeoria bayesiana de decisão estatistica
dc.subject.otherDados dicotômicos
dc.subject.otherErros de classificação
dc.subject.otherFator de Bayes
dc.subject.otherInferência bayesiana
dc.subject.otherAlgoritmos genéticos
dc.subject.otherOtimização multiobjetivo
dc.titleAspectos inferenciais em experimentos de Bernoulli comerros e classificações repetidas
dc.typeTese de doutorado
local.contributor.advisor-co1Mario de Castro Andrade Filho
local.contributor.advisor1Roberto da Costa Quinino
local.contributor.referee1Linda Lee Ho
local.contributor.referee1Luiz Henrique Duczmal
local.contributor.referee1Sueli Aparecida Mingoti
local.contributor.referee1Edna Afonso Reis
local.contributor.referee1Vicente Garibay Cancho
local.description.resumoEste 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.
local.publisher.initialsUFMG

Arquivos

Pacote original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
teseversaofinaldojoab.pdf
Tamanho:
2.13 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Baixar

Coleções

Pós-Graduação em Estatística - Teses

Logo UFMG