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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.11.2016.tde-03022016-151710
Documento
Autor
Nome completo
Otávio Akira de Barros
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2015
Orientador
Banca examinadora
Zocchi, Silvio Sandoval (Presidente)
Maia, Rafael Pimentel
Sermarini, Renata Alcarde
Título em português
Estimação dos parâmetros da distribuição beta bivariada: aplicações em severidade de doenças em plantas
Palavras-chave em português
Distribuição beta bivariada
Estimação
Severidade de doença em plantas
Resumo em português
A distribuição beta é apropriada para analisar dados de variáveis medidas no intervalo (0, 1), como taxas e proporções, como por exemplo a proporção de severidade de doenças em plantas. Portanto, dados que são pares observações de taxas e proporções, naturalmente pensa-se numa distribuição beta bivariada com suporte (0, 1)2. O objetivo deste trabalho constitui-se em encontrar a melhor distribuição beta bivariada na literatura para este caso e, além disso, tentar encontrar estimadores para seus parâmetros, a fim de verificar se esta distribuição escolhida se ajusta bem aos dados. Foi criada uma metodologia para a estimação dos parâmetros, utilizando aquela distribuição que consideramos a mais adequada. Posteriormente foram feitas simulações para avaliar a qualidade desses estimadores e, por fim, foram utilizados três bancos de dados com a finalidade de exemplificar esta metodologia.
Título em inglês
Parameters estimation of beta bivariate distribution: applications in disease severity in plants
Palavras-chave em inglês
Beta bivariate distribution
Disease severity in plants
Estimation
Resumo em inglês
Beta distribution is suitable for analyzing variable data measured in the range (0, 1), as rates and proportions, such as the proportion of disease severity in plants. Therefore, data that are paired observations rates and proportions naturally thinks in a bivariate distribution beta supported (0, 1)2. The objective of this work is on finding the best beta bivariate distribution in the literature for this case and, furthermore, try to find estimators for its parameters in order to verify that this chosen distribution fits the data well. A methodology was created for the estimation of parameters using that distribution we consider the most appropriate. Later simulations were performed to evaluate the quality of these estimators and, finally, we use three databases in order to illustrate this methodology.
 
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Data de Publicação
2016-03-15
 
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