Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
PEREIRA, Marcos Antonio Alves |
| Orientador(a): |
ACHIC, Betsabé Grimalda Blas |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12126
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Resumo: |
Neste trabalho apresenta-se um modelo de calibração estatística linear com repetição na variável resposta e assumindo que os erros têm distribuição pertencente a uma classe ou família de distribuições denominada Misturas de Escala Normal Assimétrica (MENA). Essa família de distribuições e uma generalização de várias distribuições que permite a escolha de uma distribuição simétrica ou assimétrica. Na literatura, os modelos de calibração supõem, em grande parte, que os erros têm distribuição normal, no entanto, a distribuição normal e inadequada para dados com observações destoantes e assimetria. A estimação dos parâmetros do modelo proposto e feita numericamente por meio do algoritmo EM, devido a sua facilidade de implementação e eficiência. Realizou-se um estudo de simulação em que o estimador de máxima verossimilhança via algoritmo EM mostrou-se consistente. O modelo de calibração linear proposto foi aplicado em dois conjuntos de dados reais relacionados a química analítica. |
