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Suavização não-paramétrica e análise de variância funcional

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Suavização não-paramétrica e análise de variância funcional

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Estatísticas

Título Suavização não-paramétrica e análise de variância funcional
Autor Silveira Neto, Paulo Corrêa da
Orientador Ziegelmann, Flavio Augusto
Data 2012
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Matemática. Departamento de Estatística. Curso de Estatística: Bacharelado.
Assunto Análise de variância
Indicadores de qualidade
Resumo Análise de Dados Funcionais consiste em tratar e modelar problemas estatísticos onde as unidades amostrais são funções. Tal abordagem permite que novos problemas sejam tratados, propondo novas soluções e também trazendo novas dificuldades que precisam ser levadas em consideração. Como os dados são coletados originalmente de forma discreta, são necessários métodos de suavização, tais como decomposição de funções em bases ortogonais, Sistema de bases de Fourier, B-Splines e Regressão Local por método Kernel, a fim de obter unidades amostrais funcionais. Neste trabalho apresentaremos estatísticas descritivas, intervalos de confiança, testes de hipóteses e modelos estatísticos definidos para o contexto de dados funcionais. Para melhor entendimento, exemplos utilizando bancos de dados reais são apresentados em todos estes casos, e os resultados devidamente interpretados. Por fim, uma aplicação mais detalhada do modelo de Análise de Variância Funcional é abordada. Os dados coletados através de um instrumento de pesquisa específico são o tempo de reação de crianças com diferentes transtornos psiquiátricos. Foram detectadas e encontradas tanto diferença entre as médias quanto entre as variâncias dos grupos em questão.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/66473
Arquivos Descrição Formato
000871705.pdf (2.016Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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