Análise de dados antropométricos faciais : um estudo não casualizado
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Data de Publicação: | 2014 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Monografias da UnB |
Texto Completo: | http://bdm.unb.br/handle/10483/10074 |
Resumo: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2014. |
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Ramos, Brunno Kalyxton SousaLima, Pedro Luiz Pinto deVivaldi, Lúcio JoséRAMOS, Brunno Kalyxton Sousa; LIMA, Pedro Luiz Pinto de. Análise de dados antropométricos faciais: um estudo não casualisado. 2014. 134 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.http://bdm.unb.br/handle/10483/10074Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2014.O trabalho em questão foi originado de estudos de um policial federal. O objetivo deste policial com a pesquisa era desenvolver e averiguar ferramentas eficientes na identificação de pessoas por meio de fotografias utilizando a ciência da Antropometria. Este trabalho teve como foco principal mostrar uma estratégia de como se conduzir a análise de um experimento não casualizado com dados repetidos no espaço, aplicado em um estudo de diferenciação de métodos de marcações antropométricas. Tendo em vista o número pequeno de estudos com a problemática de análise em experimentos não casualizados, este trabalho expôs várias linhas de raciocínio e alternativas para conduzir a análise deste tipo de experimento por meio das técnicas de análise exploratória, delineamento de experimentos, modelos mistos, análises univariadas e multivariadas. Iniciou-se com a análise exploratória observando a característica dos dados por meio de gráficos, tabelas de médias e variâncias. Logo após procurou-se realizar a modelagem do experimento utilizando a metodologia de parcelas divididas e, no fim deste tópico, a modelagem em modelos mistos. Também foi feita a análise univariada e multivariada, devido ao tipo de dados que estavam sendo analisados, e em caráter confirmatório a análise de normalidade das variáveis. A análise exploratória inicial indicou pequenas diferenças entre os métodos de marcação estudados, quando analisados mais profundamente em modelos mistos notou-se que existia diferença estatisticamente significativa. As análises univariadas e multivariadas também confirmaram a diferença significativa entre os métodos.Submitted by Andrielle Gomes (andriellemacedo@bce.unb.br) on 2015-03-18T16:52:38Z No. of bitstreams: 1 2014_BrunnoKalyxtonSousaRamos_PedroLuizPintodeLima.pdf: 8268258 bytes, checksum: ea9d090c824f7a6f30e1dbf41ea92d3e (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia(luanna@bce.unb.br) on 2015-03-27T13:39:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_BrunnoKalyxtonSousaRamos_PedroLuizPintodeLima.pdf: 8268258 bytes, checksum: ea9d090c824f7a6f30e1dbf41ea92d3e (MD5)Made available in DSpace on 2015-03-27T13:39:41Z (GMT). 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