Avaliação de uma Classe de Coe cientes de Correlação sob Normalidade Bivariada
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Data de Publicação: | 2014 |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12282 |
Resumo: | O coe ciente de correlação é uma medida que permite mensurar a dependência entre duas variáveis. Na literatura estatística existem diversos coe cientes de correlação, como por exemplo o de Pearson (Pearson, 1931 e Pearson, 1932), Kendall (Kendall, 1938) e Spearman (Spearman, 1904) que são usados sob diferentes condições dos dados. Nesta dissertação discutimos sobre o coe ciente de correlação generalizado proposto por Chinchilli et al. (2005), o qual é obtido através de estat ísticas U. Este coe ciente tem como casos especiais o coe ciente de correlação de Pearson e de Kendall. Neste trabalho foram desenvolvidos estudos de simulação a m de avaliar o comportamento do coe ciente de correlação generalizado em pequenas e grandes amostras e sob diferentes cenários que incluem amostras normais bivariadas, amostras bivariadas contaminadas e perturbadas. Por m, utilizando um banco de dados real de microarrays usamos o coe ciente de correlação generalizado na construção de uma rede de relevância. |
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Neste trabalho foram desenvolvidos estudos de simulação a m de avaliar o comportamento do coe ciente de correlação generalizado em pequenas e grandes amostras e sob diferentes cenários que incluem amostras normais bivariadas, amostras bivariadas contaminadas e perturbadas. Por m, utilizando um banco de dados real de microarrays usamos o coe ciente de correlação generalizado na construção de uma rede de relevância.CAPESporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCoe ciente de correlação generalizadoCoe ciente de correlação de SpearmanContaminaçãoDistribuição normal bivariadaPerturbaçãoSimulaçãoAvaliação de uma Classe de Coe cientes de Correlação sob Normalidade Bivariadainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDISSERTAÇÃO Cleber Martins Xavier.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Cleber Martins Xavier.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1196https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12282/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Cleber%20Martins%20Xavier.pdf.jpg4ba9055e5d87c5ec56e6e0013cbc6b4aMD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Cleber Martins Xavier.pdfDISSERTAÇÃO Cleber Martins Xavier.pdfapplication/pdf17520287https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12282/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Cleber%20Martins%20Xavier.pdfd1c8c426b43447666fa634742f058bf5MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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O coe ciente de correlação é uma medida que permite mensurar a dependência entre duas variáveis. Na literatura estatística existem diversos coe cientes de correlação, como por exemplo o de Pearson (Pearson, 1931 e Pearson, 1932), Kendall (Kendall, 1938) e Spearman (Spearman, 1904) que são usados sob diferentes condições dos dados. Nesta dissertação discutimos sobre o coe ciente de correlação generalizado proposto por Chinchilli et al. (2005), o qual é obtido através de estat ísticas U. Este coe ciente tem como casos especiais o coe ciente de correlação de Pearson e de Kendall. Neste trabalho foram desenvolvidos estudos de simulação a m de avaliar o comportamento do coe ciente de correlação generalizado em pequenas e grandes amostras e sob diferentes cenários que incluem amostras normais bivariadas, amostras bivariadas contaminadas e perturbadas. Por m, utilizando um banco de dados real de microarrays usamos o coe ciente de correlação generalizado na construção de uma rede de relevância. |
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