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Métodos de estimação de componentes de variância em modelos mistos desbalanceados (2000)

  • Authors:
  • Autor USP: MARCELINO, SANDRA DENISEN DO ROCIO - ESALQ
  • Unidade: 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:
  • Data da defesa: 18.04.2000
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MARCELINO, Sandra Denisen do Rocio; IEMMA, Antônio Francisco. Métodos de estimação de componentes de variância em modelos mistos desbalanceados. 2000.Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2000. Disponível em: < http://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20181127-161531/ >.
    • APA

      Marcelino, S. D. do R., & Iemma, A. F. (2000). Métodos de estimação de componentes de variância em modelos mistos desbalanceados. Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20181127-161531/
    • NLM

      Marcelino SD do R, Iemma AF. Métodos de estimação de componentes de variância em modelos mistos desbalanceados [Internet]. 2000 ;Available from: http://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20181127-161531/
    • Vancouver

      Marcelino SD do R, Iemma AF. Métodos de estimação de componentes de variância em modelos mistos desbalanceados [Internet]. 2000 ;Available from: http://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20181127-161531/

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