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Modelos lineares generalizados para análise de dados com medidas repetidas

Maria Kelly Venezuela Denise Aparecida Botter; Mônica Carneiro Sandoval; Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (15. 2002 São Paulo)

Resumos São Paulo : ABE, 2002

São Paulo ABE 2002

Localização: IME - Inst. Matemática e Estatística    (PROD-1272077 ) e outros locais(Acessar)

  • Título:
    Modelos lineares generalizados para análise de dados com medidas repetidas
  • Autor: Maria Kelly Venezuela
  • Denise Aparecida Botter; Mônica Carneiro Sandoval; Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (15. 2002 São Paulo)
  • Assuntos: MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
  • É parte de: Resumos São Paulo : ABE, 2002
  • Descrição: Medidas repetidas podem ser definidas como observações de uma ou mais variáveis respostas na mesma unidade experimental em mais de uma condição de avaliação, que podem ser instantes de tempo, diferentes doses de certa substância ou distâncias a partir de certa origem. Quando é razoável supor que as observações provêm de uma distribuição normal, a análise de tais conjuntos de dados pode ser feita com os métodos estatísticos usuais para análise de dados com medidas repetidas. No entanto, em muitos casos as observações são discretas ou positivas e o uso da distribuição normal é inadequada. Neste trabalho, estudamos modelos lineares generalizados com medidas repetidas cuja estimação dos parâmetros de regressão é feita por meio de equações de estimação generalizadas (EEG) e a matriz de correlações entre as observações é tratada como um parâmetro de perturbação [Liang, K.-Y. e Zeger, S.L. (1986). Longitudinal data analysis using generalized linear models. Biometrika, 73, 13-22.]. Os modelos são aplicados a conjuntos de dados reais obtidos junto ao Centro de Estatística Aplicada do Instituto de Matemática e Estatística da USP.
  • Editor: São Paulo ABE
  • Data de criação/publicação: 2002
  • Formato: p. 108.
  • Idioma: Português
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