Aplicação de modelos lineares em experimentos com dados categorizados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Guaglianoni, Dalton Geraldo
Data de Publicação: 1986
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20220207-174548/
Resumo: Pesquisas de diversas áreas corno: Biologia, Medicina, Psicologia, Sociologia, Agricultura etc, apresentam como resultados dados qualitativos o que nos leva a distribuí-los em algumas categorias de respostas, razão principal da denominação de dados categorizados. Nas últimas décadas, dada urna intensa utilização, esse tipo de dados passou a ser objeto de estudo de diversos pesquisadores no intuito de tornar mais flexível as hipóteses a serem testadas, uma vez que as soluções usuais não permitem nenhuma flexibilidade. O objetivo geral do presente trabalho referese ao estudo do método proposto por GRIZZLE et alli (1969) no qual propõe urna teoria utilizando modelos de regressão linear para solucionar problemas envolvendo tabelas de contingência. É objetivo fundamental deste trabalho aplicar o método em um experimento odontológico onde os dados são classificados em cinco fatores subdivididos em dois níveis cada um, e mostrar que as matrizes envolvidas são de fácil construção, após tal construção, o método pode ser processado por um microcomputador através de um programa relativamente simples envolvendo produtos de inversão de matrizes. Pudemos com a teoria de GRIZZLE et alli ajustar uma superfície de resposta ao experimento odontológico com bons resultados e concluir ao final que o método é de fácil aplicação e possibilita uma grande diversificação de hipoteses a serem testadas.
id USP_ad54ded9ad099cc5d81bff981df22933
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-20220207-174548
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Aplicação de modelos lineares em experimentos com dados categorizadosLinear models application to categorical data experimentsDADOS CATEGORIZADOSDELINEAMENTO EXPERIMENTALMODELOS LINEARESPesquisas de diversas áreas corno: Biologia, Medicina, Psicologia, Sociologia, Agricultura etc, apresentam como resultados dados qualitativos o que nos leva a distribuí-los em algumas categorias de respostas, razão principal da denominação de dados categorizados. Nas últimas décadas, dada urna intensa utilização, esse tipo de dados passou a ser objeto de estudo de diversos pesquisadores no intuito de tornar mais flexível as hipóteses a serem testadas, uma vez que as soluções usuais não permitem nenhuma flexibilidade. O objetivo geral do presente trabalho referese ao estudo do método proposto por GRIZZLE et alli (1969) no qual propõe urna teoria utilizando modelos de regressão linear para solucionar problemas envolvendo tabelas de contingência. É objetivo fundamental deste trabalho aplicar o método em um experimento odontológico onde os dados são classificados em cinco fatores subdivididos em dois níveis cada um, e mostrar que as matrizes envolvidas são de fácil construção, após tal construção, o método pode ser processado por um microcomputador através de um programa relativamente simples envolvendo produtos de inversão de matrizes. Pudemos com a teoria de GRIZZLE et alli ajustar uma superfície de resposta ao experimento odontológico com bons resultados e concluir ao final que o método é de fácil aplicação e possibilita uma grande diversificação de hipoteses a serem testadas.Researches of several areas like: Biology, Medicine, Psychology, Sociology, Agriculture, etc, presente like results qualitative data that conducts us to distribute them in some categories of answers, principal reason by denomination of categorical data. ln the last decades, because of a intensive utilization, this type of points passed to be the object of estudy of several searchers in the intent to turn more flexible the hypothesis to be examined, considering that usual solutions do not perrnit any flexibility. General objective of the present work refers to the study of the rnethod proposed by GRIZZLE et alii (1969) in which proposes a theory utilizing models of linear regression to solve problems involving tables of contingency. It is fundamental objective of this work to apply the method in an odontological experiment where the elements are classified in five factors subdivided in two involved matrixes are of easy construction, and following this the method may be prosecuted by a micron computer through a program more or less simple involving products of inversion of matrixes. With the theory by Grizzle, Starmer and Koch we could adjust a response surface to the odontological experiment with good results and we could conclude at the final that the method is of easy application and it makes possible a great diversification of hypothesis to be tested.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPGomes, Marli de BemGuaglianoni, Dalton Geraldo1986-12-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20220207-174548/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2022-02-08T19:21:49Zoai:teses.usp.br:tde-20220207-174548Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212022-02-08T19:21:49Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Aplicação de modelos lineares em experimentos com dados categorizados
Linear models application to categorical data experiments
title Aplicação de modelos lineares em experimentos com dados categorizados
spellingShingle Aplicação de modelos lineares em experimentos com dados categorizados
Guaglianoni, Dalton Geraldo
DADOS CATEGORIZADOS
DELINEAMENTO EXPERIMENTAL
MODELOS LINEARES
title_short Aplicação de modelos lineares em experimentos com dados categorizados
title_full Aplicação de modelos lineares em experimentos com dados categorizados
title_fullStr Aplicação de modelos lineares em experimentos com dados categorizados
title_full_unstemmed Aplicação de modelos lineares em experimentos com dados categorizados
title_sort Aplicação de modelos lineares em experimentos com dados categorizados
author Guaglianoni, Dalton Geraldo
author_facet Guaglianoni, Dalton Geraldo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Gomes, Marli de Bem
dc.contributor.author.fl_str_mv Guaglianoni, Dalton Geraldo
dc.subject.por.fl_str_mv DADOS CATEGORIZADOS
DELINEAMENTO EXPERIMENTAL
MODELOS LINEARES
topic DADOS CATEGORIZADOS
DELINEAMENTO EXPERIMENTAL
MODELOS LINEARES
description Pesquisas de diversas áreas corno: Biologia, Medicina, Psicologia, Sociologia, Agricultura etc, apresentam como resultados dados qualitativos o que nos leva a distribuí-los em algumas categorias de respostas, razão principal da denominação de dados categorizados. Nas últimas décadas, dada urna intensa utilização, esse tipo de dados passou a ser objeto de estudo de diversos pesquisadores no intuito de tornar mais flexível as hipóteses a serem testadas, uma vez que as soluções usuais não permitem nenhuma flexibilidade. O objetivo geral do presente trabalho referese ao estudo do método proposto por GRIZZLE et alli (1969) no qual propõe urna teoria utilizando modelos de regressão linear para solucionar problemas envolvendo tabelas de contingência. É objetivo fundamental deste trabalho aplicar o método em um experimento odontológico onde os dados são classificados em cinco fatores subdivididos em dois níveis cada um, e mostrar que as matrizes envolvidas são de fácil construção, após tal construção, o método pode ser processado por um microcomputador através de um programa relativamente simples envolvendo produtos de inversão de matrizes. Pudemos com a teoria de GRIZZLE et alli ajustar uma superfície de resposta ao experimento odontológico com bons resultados e concluir ao final que o método é de fácil aplicação e possibilita uma grande diversificação de hipoteses a serem testadas.
publishDate 1986
dc.date.none.fl_str_mv 1986-12-12
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20220207-174548/
url https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20220207-174548/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090930348654592