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dc.contributor.advisorZiegelmann, Flavio Augustopt_BR
dc.contributor.authorSilveira Neto, Paulo Corrêa dapt_BR
dc.date.accessioned2013-02-15T01:41:18Zpt_BR
dc.date.issued2012pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/66473pt_BR
dc.description.abstractAnálise de Dados Funcionais consiste em tratar e modelar problemas estatísticos onde as unidades amostrais são funções. Tal abordagem permite que novos problemas sejam tratados, propondo novas soluções e também trazendo novas dificuldades que precisam ser levadas em consideração. Como os dados são coletados originalmente de forma discreta, são necessários métodos de suavização, tais como decomposição de funções em bases ortogonais, Sistema de bases de Fourier, B-Splines e Regressão Local por método Kernel, a fim de obter unidades amostrais funcionais. Neste trabalho apresentaremos estatísticas descritivas, intervalos de confiança, testes de hipóteses e modelos estatísticos definidos para o contexto de dados funcionais. Para melhor entendimento, exemplos utilizando bancos de dados reais são apresentados em todos estes casos, e os resultados devidamente interpretados. Por fim, uma aplicação mais detalhada do modelo de Análise de Variância Funcional é abordada. Os dados coletados através de um instrumento de pesquisa específico são o tempo de reação de crianças com diferentes transtornos psiquiátricos. Foram detectadas e encontradas tanto diferença entre as médias quanto entre as variâncias dos grupos em questão.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectAnálise de variânciapt_BR
dc.subjectIndicadores de qualidadept_BR
dc.titleSuavização não-paramétrica e análise de variância funcionalpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000871705pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Matemática. Departamento de Estatísticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2012pt_BR
dc.degree.graduationEstatística: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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