Abordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Isaac Jales Costa
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34303
Resumo: Profa. Dra. Carla Almeida Vivacqua e Prof. Dr. Bernardo Borba de Andrade.
id UFRN_afb11cc0d27a52c06e58634ed92ba61f
oai_identifier_str oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/34303
network_acronym_str UFRN
network_name_str Repositório Institucional da UFRN
repository_id_str
spelling Souza, Isaac Jales CostaPinho, André Luís Santos de2014-07-28T11:56:34Z2021-09-20T12:08:54Z2014-07-28T11:56:34Z2021-09-20T12:08:54Z2013-12-05SOUZA, Isaac Jales Costa. Abordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicas. 2013. 84 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Monografia). Centro de Ciências Exatas e da Terra, Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal. 2013.2010051823https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34303Profa. Dra. Carla Almeida Vivacqua e Prof. Dr. Bernardo Borba de Andrade.Um experimento fatorial 2^k é um experimento que envolve dois ou mais fatores, todos eles com dois níveis. Uma das utilidades desse tipo de experimento é na identificação de fatores ativos, ou seja, fatores que influenciam alterações na variável resposta quando alterados seus níveis. Em muitas situações, é inviável fazer um experimento que contenha um número grande de unidades experimentais por questões de custo e tempo. Uma saída para esse problema é a utilização de um plano fatorial sem réplica, o que significa que os tratamentos devem ser aplicados em apenas uma unidade experimental. Este trabalho tem como objetivo apresentar um método bayesiano que auxilie na identificação de fatores ativos em um plano fatorial sem réplica. O método consiste em atribuir uma probabilidade a priori para cada subconjunto possível de fatores e interações ser o conjunto dos fatores e interações ativos. Foram considerados dois conjuntos possíveis de fatores e interações e analisado o método bayesiano para cada um deles. Após isso, foi obtida a probabilidade a posteriori de todas as prioris sob a hipótese de normalidade dos dados, e calculada a probabilidade marginal de cada fator individualmente ser ativo. Foram feitas simulações no software estatístico R versão 3.0.1 a fim de verificar o desempenho do método bayesiano. Constatou-se, através das simulações, que o método bayesiano detecta bem a atividade dos fatores cujos efeitos equivalem a 1,5 desvio padrão da estimativa do efeito para as duas seleções de modelos. De modo geral, o desempenho do método bayesiano é bom. O critério recomendado a se utilizar para considerar ativo um fator é que a posteriori dele seja maior que 40%.porEstatísticaEstatísticaExperimento fatorialMétodo bayesianoSimulaçãoAbordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTAbordagemBayesiana_Souza_2013.pdf.txtExtracted texttext/plain976https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34303/1/AbordagemBayesiana_Souza_2013.pdf.txtd84862b2dd82fc8470c1245134d3af94MD51ORIGINALAbordagemBayesiana_Souza_2013.pdfMonografiaapplication/pdf15495797https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34303/2/AbordagemBayesiana_Souza_2013.pdfb9e07ed3d0ac1997783a1fe3941a9143MD52LICENSElicense.txttext/plain657https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34303/3/license.txtead69f253390800e11f8880ff96b02bfMD53123456789/343032021-09-20 09:08:54.516oai:https://repositorio.ufrn.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2021-09-20T12:08:54Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Abordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicas
title Abordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicas
spellingShingle Abordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicas
Souza, Isaac Jales Costa
Experimento fatorial
Método bayesiano
Simulação
Estatística
title_short Abordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicas
title_full Abordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicas
title_fullStr Abordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicas
title_full_unstemmed Abordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicas
title_sort Abordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicas
author Souza, Isaac Jales Costa
author_facet Souza, Isaac Jales Costa
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Souza, Isaac Jales Costa
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Pinho, André Luís Santos de
contributor_str_mv Pinho, André Luís Santos de
dc.subject.por.fl_str_mv Experimento fatorial
Método bayesiano
Simulação
topic Experimento fatorial
Método bayesiano
Simulação
Estatística
dc.subject.classification.pt_BR.fl_str_mv Estatística
description Profa. Dra. Carla Almeida Vivacqua e Prof. Dr. Bernardo Borba de Andrade.
publishDate 2013
dc.date.issued.fl_str_mv 2013-12-05
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2014-07-28T11:56:34Z
2021-09-20T12:08:54Z
dc.date.available.fl_str_mv 2014-07-28T11:56:34Z
2021-09-20T12:08:54Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv SOUZA, Isaac Jales Costa. Abordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicas. 2013. 84 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Monografia). Centro de Ciências Exatas e da Terra, Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal. 2013.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34303
dc.identifier.other.none.fl_str_mv 2010051823
identifier_str_mv SOUZA, Isaac Jales Costa. Abordagem bayesiana na identificação de fatores ativos em planos fatoriais 2^k e 2^(k-p) sem réplicas. 2013. 84 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Monografia). Centro de Ciências Exatas e da Terra, Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal. 2013.
2010051823
url https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34303
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Estatística
publisher.none.fl_str_mv Estatística
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRN
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron:UFRN
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron_str UFRN
institution UFRN
reponame_str Repositório Institucional da UFRN
collection Repositório Institucional da UFRN
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34303/1/AbordagemBayesiana_Souza_2013.pdf.txt
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34303/2/AbordagemBayesiana_Souza_2013.pdf
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34303/3/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv d84862b2dd82fc8470c1245134d3af94
b9e07ed3d0ac1997783a1fe3941a9143
ead69f253390800e11f8880ff96b02bf
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1797777289662955520

Registros relacionados