Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2002.tde-20210729-131408
Documento
Autor
Nome completo
Viviana Beatriz Lencina
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2002
Orientador
Título em português
Modelos de efeitos aleatórios e populações finitas
Palavras-chave em português
Teoria Da Previsão Em Populações Finitas
Resumo em português
Neste trabalho discutimos problemas de inferência em populações finitas focando nossa atenção em estimadores ótimos sob modelos probabilÃsticos baseados no planejamento, incluindo amostragens com um e dois estágios. Os parâmetros de interesse são combinações lineares das variáveis envolvidas nos modelos probabilÃsticos 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 possÃvel 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 nÃveis de desbalanceamento
Título em inglês
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Resumo em inglês
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Data de Publicação
2021-07-29