Data/hora: 10/06/2024 18:20:23

Provedor de dados: 	Ciência e Agrotecnologia	
País: 	Brazil	
Título: 	Definição do tamanho amostral usando simulação Monte Carlo para o teste de normalidade baseado em assimetria e curtose. II.: abordagem multivariada	
Autores: 	Santos,Andréa Cristiane dos; Ferreira,Daniel Furtado.	
Data: 	2003-02-01	
Ano: 	2003	
Palavras-chave: 	Assimetria; Curtose; Teste normalidade multivariado; Testes assintóticos.	
Resumo: 	Realizou-se este trabalho com o objetivo de determinar um tamanho amostral ótimo para as estatísticas univariadas de assimetria e curtose (z1 e z2) que, neste caso, foram adaptadas para o caso multivariado, e as estatísticas multivariadas de assimetria e curtose (k1 e k2) com base em simulação. Foram geradas diferentes funções densidade probabilidade multivariadas via método de Monte Carlo para avaliar a taxa de erro tipo I e o poder do teste para os valores nominais de 5% e 1%. Foram avaliadas as situações com p=2, 3, 4 e 5 variáveis, com diferentes estruturas de correlação. Para o caso multivariado, as diferentes estruturas de correlação não afetaram o poder e a taxa de erro tipo I dos testes; a estatística k2 é adequada para uso a partir de n&gt; 50 para valores nominais de significância de 5% ou 1%; a estatística k2 é assintoticamente adequada para os testes de desvios de curtose para n&gt; 100, independentemente dos valores nominais da significância. Pode-se concluir que as estatísticas de assimetria, em geral, são mais poderosas do que as de curtose, mas os testes da hipótese nula de normalidade multivariada devem considerar tanto os testes de desvios de assimetria como os de curtose conjuntamente, como sugerido no caso univariado.	
Tipo: 	Info:eu-repo/semantics/report	
Idioma: 	Português	
Identificador: 	http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-70542003000100007	
Editor: 	Editora da Universidade Federal de Lavras	
Relação: 	10.1590/S1413-70542003000100007	
Formato: 	text/html	
Fonte: 	Ciência e Agrotecnologia  v.27 n.1 2003	
Fonte: 	info:eu-repo/semantics/openAccess