Proposição e avaliação de testes para independência entre grupos de variáveis

Para testar a independência entre dois grupos de variáveis oriundos de uma população normal multivariada comumente é usado o teste de Wilks (teste de razão de verossimilhanças, LRT). Entretanto, o desempenho desse teste é afetado na presença de outliers, pois seu estimador que é a matriz de covariân...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Miranda, Vânia de Fatima Lemes de
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2021
País:Brasil
Institución:Universidade Federal de Lavras (UFLA)
Repositorio:Repositório Institucional da UFLA
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:repositorio.ufla.br:1/46198
Acceso en línea:https://repositorio.ufla.br/handle/1/46198
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Estatística
Teste de Wilks
Bootstrap paramétrico
Likelihood ratio test
Comedian estimator
Wilks test
Parametric bootstrap
Estimador comedian
Descripción
Sumario:Para testar a independência entre dois grupos de variáveis oriundos de uma população normal multivariada comumente é usado o teste de Wilks (teste de razão de verossimilhanças, LRT). Entretanto, o desempenho desse teste é afetado na presença de outliers, pois seu estimador que é a matriz de covariâncias amostrais é influenciado por valores discrepantes e também é afetado sob a não normalidade dos dados. Dessa forma, estatísticas robustas devem ser utilizadas, como o estimador robusto comedian da matriz de covariâncias. Outra questão a considerar é a substituição do determinante da matriz de covariâncias pelo traço. Com base nisso, nesta tese, foi proposto e avaliado sete novos testes assintóticos e robustos para a independência entre dois grupos de variáveis, por meio de adaptações feitas tanto no teste LRT quanto nos novos testes propostos usando o critério do traço, sendo que esses testes são assintóticos e outros foram construídos baseando-se no método bootstrap paramétrico com e sem o estimador comedian para a matriz de covariâncias. O desempenho desses testes foi avaliado e comparado ao teste LRT de Wilks modificado, considerando amostras pequenas e também de alta dimensão, oriundas de distribuições normais multivariadas, contaminadas e distribuições não normais, utilizando simulações Monte Carlo. Foram considerados o poder do teste e a taxa de erro tipo I como medidas avaliativas. Os resultados mostraram que o teste LRT com a substituição da matriz de covariâncias pelo estimador comedian não controlou as taxas de erro tipo I, já o teste usando o critério do traço foi efetivo e ainda, os testes usando o método bootstrap foram efetivos em todas as situações avaliadas.