Comparações múltiplas bayesianas em modelos normais homocedásticos e heterocedásticos

Author:

Andrade Paulo César de Resende1,Ferreira Daniel Furtado2

Affiliation:

1. Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri

2. Universidade Federal de Lavras

Abstract

Procedimentos de comparações múltiplas são utilizados para comparar médias de níveis de um fator, porém, os testes mais populares apresentam problemas de ambiguidade dos resultados e de controle do erro tipo I, além de terem seus desempenhos influenciados negativamente no caso de heterogeneidade de variâncias e não balanceamento. Objetivou-se, neste trabalho propor alternativas bayesianas para comparações múltiplas considerando os casos de homogeneidade e heterogeneidade de variâncias. A metodologia utilizada nesse trabalho foi baseada na distribuição a posteriori t multivariada. Foram geradas k cadeias de médias, utilizando o método de Monte Carlo. Foi obtida a amplitude padronizada sob H0, obtida na distribuição a posteriori das médias, contemplando a possibilidade de se analisar tanto o caso de variâncias heterogêneas como o caso de variâncias homogêneas. Os procedimentos de comparações múltiplas bayesianos foram propostos com sucesso.

Publisher

FapUNIFESP (SciELO)

Subject

Soil Science,General Veterinary,Agronomy and Crop Science,Animal Science and Zoology,Food Science

Reference12 articles.

1. Bayesian statistics;BERRY D.A,1988

2. Bayesian perspectives on multiple comparisons;BERRY D.A;Journal of Statistical Planning and Inference,1999

3. A Bayesian multiple comparison procedure for ranking the means of normally distributed data;BRATCHER T;Journal of Statistical Planning and Inference,2005

4. Bayesian multiple comparisons with nonparametric Dirichlet process prioris for negative binomial populations;CHO J.S;Pakinson Journal Statistical,2006

5. A Bayesian approach to multiple comparisons;DUNCAN D.B;Technometrics,1965

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3