Métodos de estimação de componentes de variância em modelos mistos desbalanceados (2000)
- Authors:
- USP affiliated author: MARCELINO, SANDRA DENISEN DO ROCIO - ESALQ
- School: ESALQ
- Sigla do Departamento: LCE
- Subjects: ESTATÍSTICA APLICADA; ANÁLISE MULTIVARIADA; ANÁLISE DE VARIÂNCIA
- Language: Português
- Abstract: O presente trabalho tem por objetivo descrever de forma simples e concisa alguns métodos utilizados para a obtenção das estimativas dos componentes de variância em modelos mistos desbalanceados. O presente trabalho tem por objetivo descrever deforma simples e concisa alguns métodos utilizados para a obtenção das estimativas dos componentes de variância em modelos mistos desbalanceados. Há muitos métodos disponíveis, cada qual levando, em geral a resultados diferentes, e escolher umdeles pode não ser uma tarefa simples. Alguns métodos exigem álgebra extensa enquanto que outros necessitam de métodos iterativos para suas soluções. Neste estudo são apresentados nove métodos: Método da Análise de Variância (ANOVA); Métodos 1,11 e IU de Henderson; Métodos da Máxima Verossimilhança (ML) e da Máxima Verossimilhança Restrita (REMI), Método do Estimador Quadrático Não-viesado de Norma Mínima (MINQUE), Métodos do Estimador Quadrático Não-viesado de Variância Mínima(MIVQUE) e do MINQUE- Iterativo (I-MINQUE). Com o objetivo de ilustrar comparativamente, sem o apelo de competição, os nove métodos considerados, de modo a estar tão próximo quanto possível da realidade do pesquisador, usuário dos métodos deestimação, considera-se um conjunto de dados desbalanceados, adaptado de Searle et al.(1992), para o qual adota-se o modelo misto de dois fatores com interação. A ilustração é feita, então, em duas partes: na primeira as estimativas são obtidastomando-se uma matriz devariâncias e covariâncias com estrutura do tipo VC, considerada default na grande maioria dos sistemas estatísticos disponíveis. Na segunda, para o mesmo conjunto de dados, exemplifica-se a utilização do PROC MIXED dosistema estatístico SAS na obtenção de estimativas através dos métodos ali disponíveis, considerando a ocorrência de diferentes matrizes de variâncias e covariâncias. Exceto através das propriedades dos estimadores, não se pode concluir ) sobre um melhor método de estimação, mesmo porque os verdadeiros valores dos componentes de variância, para o conjunto de dados adotado para ilustração, são desconhecidos. Poder-se-ia comparar os métodos, por exemplo, se fosseadotado um conjunto de dados simulados, com determinada distribuição e para o qual os componentes de variâncias fossem à priori, conhecidos. Para o conjunto de dados adotado para ilustração nesse estudo, observou-se que a matriz G de variânciase covariâncias com estrutura do tipo TOEP (1) foi a que "melhor" descreveu os dados, independente do método adotado para obtenção das estimativas dos componentes de variância. No entanto, a experiência do pesquisador associada à natureza dosdados deve indicar a estrutura mais apropriada dentre as muitas disponíveis nos sistemas computacionais estatísticos
- Imprenta:
- Place of publication: Piracicaba
- Date published: 2000
- Data da defesa: 18.04.2000
-
ABNT
MARCELINO, Sandra Denisen do Rocio. Métodos de estimação de componentes de variância em modelos mistos desbalanceados. 2000. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2000. Disponível em: http://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20181127-161531/. Acesso em: 01 jul. 2022. -
APA
Marcelino, S. D. do R. (2000). Métodos de estimação de componentes de variância em modelos mistos desbalanceados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20181127-161531/ -
NLM
Marcelino SD do R. Métodos de estimação de componentes de variância em modelos mistos desbalanceados [Internet]. 2000 ;[citado 2022 jul. 01 ] Available from: http://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20181127-161531/ -
Vancouver
Marcelino SD do R. Métodos de estimação de componentes de variância em modelos mistos desbalanceados [Internet]. 2000 ;[citado 2022 jul. 01 ] Available from: http://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20181127-161531/
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