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Título: Testes de Independência "Distribution-Free"
Autor(es): Rocha, Loyane Christina Soares
Orientador(es): Matsushita, Raul Yukihiro
Assunto: Testes de hipóteses estatísticas
Variáveis aleatórias
Monte Carlo, Método de
Dependência não-linear
Data de publicação: 31-Out-2014
Referência: ROCHA, Loyane Christina Soares. Testes de Independência "Distribution-Free". 2014. ii, 77 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.
Resumo: Este trabalho trata de testes estatísticos não paramétricos para a detecção de dependência não-linear entre duas variáveis. Estudos de Monte Carlo foram realizados para avaliar e comparar o desempenho de testes do tipo distribution-free. Foram considerados testes que se baseiam no critério de Cramér-von Mises e também uma variação do teste de Kolmogorov-Smirnov (KS). Os resultados mostram que o teste proposto por Matsushita et al. (2012) e o de KS apresentam bom poder para detecção de estruturas de dependência não-linear. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT
This dissertation deals with nonparametric tests for the detection of nonlinear dependence between two variables. Monte Carlo studies were performed to evaluate and compare the performance of some distribution-free tests. Here, we considered test that are based on the criterion of Cramér-von Mises and also a variation of the Kolmogorov-Smirnov (KS) test. The results show that the our new suggested tests have good power to detect nonlinear bivariate dependence.
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2014.
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