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Título: Análise de dados antropométricos faciais : um estudo não casualizado
Autor(es): Ramos, Brunno Kalyxton Sousa
Lima, Pedro Luiz Pinto de
Orientador(es): Vivaldi, Lúcio José
Assunto: Antropometria
Retrato falado
Data de apresentação: 4-Dez-2014
Data de publicação: 27-Mar-2015
Referência: RAMOS, Brunno Kalyxton Sousa; LIMA, Pedro Luiz Pinto de. Análise de dados antropométricos faciais: um estudo não casualisado. 2014. 134 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.
Resumo: O trabalho em questão foi originado de estudos de um policial federal. O objetivo deste policial com a pesquisa era desenvolver e averiguar ferramentas eficientes na identificação de pessoas por meio de fotografias utilizando a ciência da Antropometria. Este trabalho teve como foco principal mostrar uma estratégia de como se conduzir a análise de um experimento não casualizado com dados repetidos no espaço, aplicado em um estudo de diferenciação de métodos de marcações antropométricas. Tendo em vista o número pequeno de estudos com a problemática de análise em experimentos não casualizados, este trabalho expôs várias linhas de raciocínio e alternativas para conduzir a análise deste tipo de experimento por meio das técnicas de análise exploratória, delineamento de experimentos, modelos mistos, análises univariadas e multivariadas. Iniciou-se com a análise exploratória observando a característica dos dados por meio de gráficos, tabelas de médias e variâncias. Logo após procurou-se realizar a modelagem do experimento utilizando a metodologia de parcelas divididas e, no fim deste tópico, a modelagem em modelos mistos. Também foi feita a análise univariada e multivariada, devido ao tipo de dados que estavam sendo analisados, e em caráter confirmatório a análise de normalidade das variáveis. A análise exploratória inicial indicou pequenas diferenças entre os métodos de marcação estudados, quando analisados mais profundamente em modelos mistos notou-se que existia diferença estatisticamente significativa. As análises univariadas e multivariadas também confirmaram a diferença significativa entre os métodos.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2014.
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