Avaliação da distribuição da Estatística R e nível descritivo amostral na análise de similaridade – ANOSIM: um estudo de caso do Projeto MAPEM

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bündchen, Cristiane
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/29114
Resumo: Testes estatísticos com base na normalidade multivariada muitas vezes não são as melhores alternativas quando há grandes e esparsas matrizes de espécies decorrentes de estudos de campo e de comunidade experimental. Trabalhos recentes e amplamente utilizados descrevem como alternativa procedimentos de permutação ou aleatorização sem que seja necessário estabelecer as devidas suposições sobre a distribuição teórica. Tais procedimentos são baseados em uma definição motivada biologicamente na similaridade de pares de observações em termos da composição de espécies. Em 1993, Clarke denomina de teste ANOSIM (devido à sua dependência somente das similarites e a analogia com a ANOVA de um e dois fatores) um procedimento para estabelecer se as diferenças existentes entre grupos defenidos a priori são significativas. Por se tratar de um teste cujo nível descritivo amostral muitas vezes não é calculado com todas as permutações possíveis, devido à demanda computacional bem como das limitações do software comumente empregado, algumas inconsistências podem ser observadas na aplicação desta técnica. Utilizando um estudo de caso de uma variável aleatória biológica do banco de dados do Projeto MAPEM, algumas considerações serão feitas acerca destas inconsistências observadas.
id UFRGS-2_41224fb3e237939d1590e05c4f33ba2d
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/29114
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Bündchen, CristianePulgati, Fernando Hepp2011-05-21T05:59:52Z2010http://hdl.handle.net/10183/29114000775339Testes estatísticos com base na normalidade multivariada muitas vezes não são as melhores alternativas quando há grandes e esparsas matrizes de espécies decorrentes de estudos de campo e de comunidade experimental. Trabalhos recentes e amplamente utilizados descrevem como alternativa procedimentos de permutação ou aleatorização sem que seja necessário estabelecer as devidas suposições sobre a distribuição teórica. Tais procedimentos são baseados em uma definição motivada biologicamente na similaridade de pares de observações em termos da composição de espécies. Em 1993, Clarke denomina de teste ANOSIM (devido à sua dependência somente das similarites e a analogia com a ANOVA de um e dois fatores) um procedimento para estabelecer se as diferenças existentes entre grupos defenidos a priori são significativas. Por se tratar de um teste cujo nível descritivo amostral muitas vezes não é calculado com todas as permutações possíveis, devido à demanda computacional bem como das limitações do software comumente empregado, algumas inconsistências podem ser observadas na aplicação desta técnica. Utilizando um estudo de caso de uma variável aleatória biológica do banco de dados do Projeto MAPEM, algumas considerações serão feitas acerca destas inconsistências observadas.Multivariate normality-based statistical tests are not, most of the time, the best alternatives when there are large and sparse matrices originated in field and experimental communities studies. Recent and broadly-used articles describe as an alternative permutation or randomization procedures, without the necessity of establishing specific assumptions on the theoretical distribution. Such procedures are based on a biologically-defined motivation in the pairwise similarity, in terms of species composition. In 1993, Clarke denominates ANOSIM test (owing to it depending only on the similarities and the analogy to one and twoaway ANOVA), a procedure to establish if the existing differences between a priori defined groups are significant. Being a test with a descriptive sampling level mostly not calculated because of software limitations and high computational demands, a few inconsistencies may be observed in the application of this technique. Utilizing a case study of a biological random variable of the MAPEM Project database, considerations were made on these observed inconsistencies.application/pdfporMatriz de similaridadeMétodos estatísticosProjeto MAPEMAvaliação da distribuição da Estatística R e nível descritivo amostral na análise de similaridade – ANOSIM: um estudo de caso do Projeto MAPEMinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de Matemática. Departamento de EstatísticaPorto Alegre, BR-RS2010Estatística: Bachareladograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT000775339.pdf.txt000775339.pdf.txtExtracted Texttext/plain70059http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/29114/2/000775339.pdf.txt6ddd87880b311ef19a0807c0452d6de8MD52ORIGINAL000775339.pdf000775339.pdfTexto completoapplication/pdf1074534http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/29114/1/000775339.pdf0514424beaae8edf0dc672c110510fc9MD51THUMBNAIL000775339.pdf.jpg000775339.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1331http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/29114/3/000775339.pdf.jpgefe78933125f3fcef21368a9928499caMD5310183/291142018-10-09 09:18:07.139oai:www.lume.ufrgs.br:10183/29114Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2018-10-09T12:18:07Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Avaliação da distribuição da Estatística R e nível descritivo amostral na análise de similaridade – ANOSIM: um estudo de caso do Projeto MAPEM
title Avaliação da distribuição da Estatística R e nível descritivo amostral na análise de similaridade – ANOSIM: um estudo de caso do Projeto MAPEM
spellingShingle Avaliação da distribuição da Estatística R e nível descritivo amostral na análise de similaridade – ANOSIM: um estudo de caso do Projeto MAPEM
Bündchen, Cristiane
Matriz de similaridade
Métodos estatísticos
Projeto MAPEM
title_short Avaliação da distribuição da Estatística R e nível descritivo amostral na análise de similaridade – ANOSIM: um estudo de caso do Projeto MAPEM
title_full Avaliação da distribuição da Estatística R e nível descritivo amostral na análise de similaridade – ANOSIM: um estudo de caso do Projeto MAPEM
title_fullStr Avaliação da distribuição da Estatística R e nível descritivo amostral na análise de similaridade – ANOSIM: um estudo de caso do Projeto MAPEM
title_full_unstemmed Avaliação da distribuição da Estatística R e nível descritivo amostral na análise de similaridade – ANOSIM: um estudo de caso do Projeto MAPEM
title_sort Avaliação da distribuição da Estatística R e nível descritivo amostral na análise de similaridade – ANOSIM: um estudo de caso do Projeto MAPEM
author Bündchen, Cristiane
author_facet Bündchen, Cristiane
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Bündchen, Cristiane
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Pulgati, Fernando Hepp
contributor_str_mv Pulgati, Fernando Hepp
dc.subject.por.fl_str_mv Matriz de similaridade
Métodos estatísticos
Projeto MAPEM
topic Matriz de similaridade
Métodos estatísticos
Projeto MAPEM
description Testes estatísticos com base na normalidade multivariada muitas vezes não são as melhores alternativas quando há grandes e esparsas matrizes de espécies decorrentes de estudos de campo e de comunidade experimental. Trabalhos recentes e amplamente utilizados descrevem como alternativa procedimentos de permutação ou aleatorização sem que seja necessário estabelecer as devidas suposições sobre a distribuição teórica. Tais procedimentos são baseados em uma definição motivada biologicamente na similaridade de pares de observações em termos da composição de espécies. Em 1993, Clarke denomina de teste ANOSIM (devido à sua dependência somente das similarites e a analogia com a ANOVA de um e dois fatores) um procedimento para estabelecer se as diferenças existentes entre grupos defenidos a priori são significativas. Por se tratar de um teste cujo nível descritivo amostral muitas vezes não é calculado com todas as permutações possíveis, devido à demanda computacional bem como das limitações do software comumente empregado, algumas inconsistências podem ser observadas na aplicação desta técnica. Utilizando um estudo de caso de uma variável aleatória biológica do banco de dados do Projeto MAPEM, algumas considerações serão feitas acerca destas inconsistências observadas.
publishDate 2010
dc.date.issued.fl_str_mv 2010
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2011-05-21T05:59:52Z
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.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/29114
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 000775339
url http://hdl.handle.net/10183/29114
identifier_str_mv 000775339
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.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/29114/2/000775339.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/29114/1/000775339.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/29114/3/000775339.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 6ddd87880b311ef19a0807c0452d6de8
0514424beaae8edf0dc672c110510fc9
efe78933125f3fcef21368a9928499ca
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801224408608538624