AplicaÃÃo da estratÃgia de alocaÃÃo nÃo proporcional para identificar outliers em dados binomiais / Application of the strategy of non-proportional allocation to identify outliers in binomial data.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

O mÃtodo de anÃlise robusta de variÃncia que à apresentado, permite monitorar o efeito dos outliers por meio da estratÃgia nÃo-proporcional. Para isso, utiliza-se a formaÃÃo de subconjuntos, nos quais, as unidades amostrais sÃo alocadas, baseando-se em apenas uma inspeÃÃo nos dados. Com o propÃsito de estender esse mÃtodo para o modelo binomial, este trabalho propÃe identificar outliers em dados de proporÃÃo com a aplicaÃÃo da estratÃgia nÃo-proporcional. Os dados utilizados sÃo provenientes de um experimento realizado no LaboratÃrio de Biologia do Departamento de Entomologia da ESALQ/USP. Foi implementado um algoritmo de uso no programa estatÃstico R para formaÃÃo de subconjuntos previstos pelo mÃtodo em estudo. Utilizando a funÃÃo glm do programa R, estimou-se pelo mÃtodo da mÃxima verossimilhanÃa parÃmetros do modelo binomial com as funÃÃes de ligaÃÃo logit, probit e complemento log-log, tambÃm foram computados a deviance, os preditores lineares e os valores esperados dos modelos ajustados. A discussÃo em torno dos resultados foi realizada com base nos grÃficos construÃdos. As estimativas dos parÃmetros do modelo diferiram entre as funÃÃes de ligaÃÃo. Para modelos diferentes, os preditores lineares apresentaram valores de magnitudes muito prÃximas. Observou-se que mesmo para funÃÃes de ligaÃÃo distintas, os outliers podem ser monitorados. Isto exposto, concluiu-se que a metodologia proposta neste trabalho à viÃvel e recomendÃvel, podendo ser estendida para outros modelos pertencentes à classe de modelos lineares generalizados, sendo portanto, uma importante tÃcnica de anÃlise de dados para se detectar a presenÃa de outliers.

ASSUNTO(S)

funÃÃes de ligaÃÃo agronomia outliers estratÃgia nÃo-proporcional modelo binomial

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