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Regiões de confiança para a localização do ponto estacionário em superfícies de resposta, usando o método "bootstrap" Bayesiano (2008)

  • Authors:
  • Autor USP: MIQUELLUTI, DAVID JOSÉ - ESALQ
  • Unidade: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LCE
  • Subjects: AMENDOIM (ESTATÍSTICAS E DADOS NUMÉRICOS); DISTRIBUIÇÕES AMOSTRAIS; INFERÊNCIA BAYESIANA; METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO; SUPERFÍCIES DE RESPOSTA
  • Language: Português
  • Abstract: Experimentos nos quais uma ou mais variáveis respostas são influenciadas por diversos fatores quantitativos são bastante comuns nas áreas agrícola, química, biológica, dentre outras. Nesse caso, o problema de pesquisa consiste em se estudar essa relação, sendo de grande utilidade o uso da metodologia de superfícies de resposta (MSR). Nesse contexto, a determinação dos níveis dos fatores que otimizam a resposta consiste inicialmente na obtenção das coordenadas do ponto estacionário do modelo ajustado. No entanto, como o modelo verdadeiro é desconhecido, é interessante obter uma região de confiança das coordenadas verdadeiras de modo a avaliar a precisão da estimativa obtida. Foram abordados aqui os procedimentos para construção de regiões de confiança para as coordenadas do ponto estacionário em diferentes situações considerando-se a forma das superfícies analisadas e a distribuição e magnitude da variância dos erros do modelo. Foram utilizadas a metodologia de Box e Hunter (1954) (BH), "bootstrap" e "bootstrap" Bayesiano aliados ao cálculo da distância de Mahalanobis entre as coordenadas do ponto estacionário da amostra observada e aquelas obtidas por meio das estimativas "bootstrap" (BM e BBM), e métodos "bootstrap" e "bootstrap" Bayesiano aliados a métodos não paramétricos de estimação de funções densidade de probabilidade (BNP e BBNP)A avaliação da metodologia foi realizada por meio de simulação e foi aplicada a um conjunto de dados de produção de amendoim.No estudo de simulação, a metodologia BH, baseada na distribuição normal dos erros, apresentou um bom desempenho em todas as situações analisadas, havendo concordância entre as regiões de confiança nominais e reais, mesmo naquelas em que essa distribuição é bastante assimétrica. Este mesmo comportamento foi observado para os métodos BM e BBM. No entanto, os métodos BNP e BBNP não apresentaram um desempenho satisfatório, resultando em um nível de significância real menor que o nominal para os autovalores com .menor valor absoluto, gerando regiões de confiança maiores. No caso de autovalores com maior valor absoluto observou-se situação inversa. No caso da análise do conjunto de dados de amendoim os métodos BH, BM e BNP apresentaram regiões de confiança mais amplas comparativamente aos métodos BBM e BBNP. No entanto, os valores das estimativas do "bootstrap" Bayesiano são mais próximas das estimativas de mínimos quadrados e apresentam menor dispersão o que explica a menor área da região de confiança
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 18.04.2008
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      MIQUELLUTI, David José; ZOCCHI, Sílvio Sandoval. Regiões de confiança para a localização do ponto estacionário em superfícies de resposta, usando o método "bootstrap" Bayesiano. 2008.Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2008. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-17072008-144245/ >.
    • APA

      Miquelluti, D. J., & Zocchi, S. S. (2008). Regiões de confiança para a localização do ponto estacionário em superfícies de resposta, usando o método "bootstrap" Bayesiano. Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-17072008-144245/
    • NLM

      Miquelluti DJ, Zocchi SS. Regiões de confiança para a localização do ponto estacionário em superfícies de resposta, usando o método "bootstrap" Bayesiano [Internet]. 2008 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-17072008-144245/
    • Vancouver

      Miquelluti DJ, Zocchi SS. Regiões de confiança para a localização do ponto estacionário em superfícies de resposta, usando o método "bootstrap" Bayesiano [Internet]. 2008 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-17072008-144245/


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