Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2000 |
| Autor(a) principal: |
Natis, Lílian |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-122325/
|
Resumo: |
Estruturas hierárquicas de dados são encontradas freqüentemente em diversos estudos. Elas são caracterizadas pela presença de unidades experimentais agrupadas em outras unidades maiores. Para avaliar dados desta natureza podem ser utilizados osmodelos lineares hierárquicos. Eles constituem uma nova formulação para os modelos de efeitos aleatórios, que permite especificar cada um dos níveis de hierarquia separadamente e incorporar efeitos aleatórios associados a cada um destes níveis.O modelo linear hierárquico com 2 níveis é apresentado e ilustrado através de alguns sub modelos, juntamente com a sua teoria de estimação e testes de hipóteses. São apresentadas duas aplicações: uma em Educação e a outra em Medicina, executadasem dois programas computacionais: HLM e SAS. A última aplicação mostra como um estudo de dados longitudinais pode ser tratado sob o enfoque de um modelo linear hierárquico |
