Testes não paramétricos para pequenas amostras de variáveis não categorizadas: um estudo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Contador,José Luiz
Data de Publicação: 2016
Outros Autores: Senne,Edson Luiz França
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Gestão & Produção
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2016000300588
Resumo: Resumo Apresenta-se neste trabalho um estudo sobre testes não paramétricos para verificar a semelhança entre duas pequenas amostras de variáveis classificadas em múltiplas categorias. Mostra-se que, para essa situação, os únicos testes disponíveis são qui-quadrado e os testes exatos. Porém, testes assintóticos (como o qui-quadrado) podem não funcionar bem para pequenas amostras, sobrando como alterativa a aplicação de testes exatos. Mas, se o número de categorias cresce, a aplicação desses testes pode-se tornar bastante difícil, além de requerer algoritmos específicos, que podem exigir grande esforço computacional. Assim, um novo teste baseado na diferença de duas distribuições uniformes é proposto como uma alternativa ao teste exato. Ensaios computacionais são realizados para avaliar o desempenho desses três testes. Embora testes não paramétricos tenham inúmeras aplicações em diversas áreas de conhecimento, este trabalho surgiu motivado pela necessidade de verificar se a estratégia de negócio adotada pela empresa é um fator determinante para sua competitividade.
id UFSCAR-3_81ec6be7e110fd11574cc011f1499bca
oai_identifier_str oai:scielo:S0104-530X2016000300588
network_acronym_str UFSCAR-3
network_name_str Gestão & Produção
repository_id_str
spelling Testes não paramétricos para pequenas amostras de variáveis não categorizadas: um estudoTestes não paramétricosPequenas amostrasSimulação computacionalEstratégia competitivaResumo Apresenta-se neste trabalho um estudo sobre testes não paramétricos para verificar a semelhança entre duas pequenas amostras de variáveis classificadas em múltiplas categorias. Mostra-se que, para essa situação, os únicos testes disponíveis são qui-quadrado e os testes exatos. Porém, testes assintóticos (como o qui-quadrado) podem não funcionar bem para pequenas amostras, sobrando como alterativa a aplicação de testes exatos. Mas, se o número de categorias cresce, a aplicação desses testes pode-se tornar bastante difícil, além de requerer algoritmos específicos, que podem exigir grande esforço computacional. Assim, um novo teste baseado na diferença de duas distribuições uniformes é proposto como uma alternativa ao teste exato. Ensaios computacionais são realizados para avaliar o desempenho desses três testes. Embora testes não paramétricos tenham inúmeras aplicações em diversas áreas de conhecimento, este trabalho surgiu motivado pela necessidade de verificar se a estratégia de negócio adotada pela empresa é um fator determinante para sua competitividade.Universidade Federal de São Carlos2016-09-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2016000300588Gestão & Produção v.23 n.3 2016reponame:Gestão & Produçãoinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCAR10.1590/0104-530x357-15info:eu-repo/semantics/openAccessContador,José LuizSenne,Edson Luiz Françapor2016-12-20T00:00:00Zoai:scielo:S0104-530X2016000300588Revistahttps://www.gestaoeproducao.com/PUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpgp@dep.ufscar.br||revistagestaoemanalise@unichristus.edu.br1806-96490104-530Xopendoar:2016-12-20T00:00Gestão & Produção - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
dc.title.none.fl_str_mv Testes não paramétricos para pequenas amostras de variáveis não categorizadas: um estudo
title Testes não paramétricos para pequenas amostras de variáveis não categorizadas: um estudo
spellingShingle Testes não paramétricos para pequenas amostras de variáveis não categorizadas: um estudo
Contador,José Luiz
Testes não paramétricos
Pequenas amostras
Simulação computacional
Estratégia competitiva
title_short Testes não paramétricos para pequenas amostras de variáveis não categorizadas: um estudo
title_full Testes não paramétricos para pequenas amostras de variáveis não categorizadas: um estudo
title_fullStr Testes não paramétricos para pequenas amostras de variáveis não categorizadas: um estudo
title_full_unstemmed Testes não paramétricos para pequenas amostras de variáveis não categorizadas: um estudo
title_sort Testes não paramétricos para pequenas amostras de variáveis não categorizadas: um estudo
author Contador,José Luiz
author_facet Contador,José Luiz
Senne,Edson Luiz França
author_role author
author2 Senne,Edson Luiz França
author2_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Contador,José Luiz
Senne,Edson Luiz França
dc.subject.por.fl_str_mv Testes não paramétricos
Pequenas amostras
Simulação computacional
Estratégia competitiva
topic Testes não paramétricos
Pequenas amostras
Simulação computacional
Estratégia competitiva
description Resumo Apresenta-se neste trabalho um estudo sobre testes não paramétricos para verificar a semelhança entre duas pequenas amostras de variáveis classificadas em múltiplas categorias. Mostra-se que, para essa situação, os únicos testes disponíveis são qui-quadrado e os testes exatos. Porém, testes assintóticos (como o qui-quadrado) podem não funcionar bem para pequenas amostras, sobrando como alterativa a aplicação de testes exatos. Mas, se o número de categorias cresce, a aplicação desses testes pode-se tornar bastante difícil, além de requerer algoritmos específicos, que podem exigir grande esforço computacional. Assim, um novo teste baseado na diferença de duas distribuições uniformes é proposto como uma alternativa ao teste exato. Ensaios computacionais são realizados para avaliar o desempenho desses três testes. Embora testes não paramétricos tenham inúmeras aplicações em diversas áreas de conhecimento, este trabalho surgiu motivado pela necessidade de verificar se a estratégia de negócio adotada pela empresa é um fator determinante para sua competitividade.
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016-09-01
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2016000300588
url http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2016000300588
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 10.1590/0104-530x357-15
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
dc.source.none.fl_str_mv Gestão & Produção v.23 n.3 2016
reponame:Gestão & Produção
instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron:UFSCAR
instname_str Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron_str UFSCAR
institution UFSCAR
reponame_str Gestão & Produção
collection Gestão & Produção
repository.name.fl_str_mv Gestão & Produção - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
repository.mail.fl_str_mv gp@dep.ufscar.br||revistagestaoemanalise@unichristus.edu.br
_version_ 1750118205433577472