Modelos de efeitos aleatórios e populações finitas

• Autor(a) principal: Lencina, Viviana Beatriz
• Data de Publicação: 2002
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-131408/
• topic: Teoria Da Previsão Em Populações Finitas

Neste trabalho discutimos problemas de inferência em populações finitas focando nossa atenção em estimadores ótimos sob modelos probabilísticos baseados no planejamento, incluindo amostragens com um e dois estágios. Os parâmetros de interesse são combinações lineares das variáveis envolvidas nos modelos probabilísticos e os estimadores são combinações lineares das variáveis observáveis após a amostragem. A metodologia desenvolvida permite obter estimadores ótimos da mesma forma que o enfoque baseado em superpopulações. A introdução de erro gaussiano no modelo posiciona o problema no mesmo contexto dos modelos lineares clássicos e, em situações onde é possível observar várias vezes uma mesma unidade, a teoria de modelos mistos pode ser empregada. Resolvemos a controvérsia nos modelos mistos definições dos efeitos de interesse que levam em consideração as deiferentes fontes de aleatoriedade e que podem ser aplicadas também no caso infinito. Discutimos a possibilidade de avaliar inexistência de efeito principal do fator aleatório sob os modelos propostos e em situações de dados desbalanceados, salientamos a existência de testes F exatos para avaliar a anulação de componentes de variância e estudamos o poder dos mesmos para diferentes níveis de desbalanceamento