| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Nakano, Eduardo Yoshio | - |
| dc.contributor.author | Santos, Túlio Paixão | - |
| dc.identifier.citation | SANTOS, Túlio Paixão. Testes de significância bayesianos para comparação de duas populações independentes. 2018. 128 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018. | pt_BR |
| dc.description.abstract | É comum o interesse em comparar duas populações em diversas áreas. O teste mais usado
é o teste t (clássico), que precisa de suposição de normalidade para ser aplicado. Mas
nem sempre isso é possível, e nesse caso o certo é recorrer a outras altertivas de teste.
Este trabalho visa mostrar a aplicação do Teste de Significância Genuinamente Bayesiano
(FBST). A metodologia foi desenvolvida com base na visão Bayesiana, utilizandos as
distribuições Poisson, Bernoulli, Exponencial, Gama, Normal e Weibull. Este trabalho
contém um capítulo com exemplos e outro com simulações, calculando o valor-e e valor-p
de diferentes testes. Por fim, o presente trabalho disponibiliza rotinas no Software R que
permitem a realização de tais procedimentos. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Inferência bayesiana | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Valor-e | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Valor-p | pt_BR |
| dc.title | Testes de significância bayesianos para comparação de duas populações independentes | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2020-07-21T18:09:07Z | - |
| dc.date.available | 2020-07-21T18:09:07Z | - |
| dc.date.submitted | 2018-07-02 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/24468 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | The interest in differentiating in several areas is common. The most commonly used test is
the t (classical) test, which requires the assumption of normality to be applied. But this is
not always possible, and in this case the right thing is to go back to other test alternatives.
This work aims to show an application of the Full Bayesian Significance Test (FBST).The
metodology was developed within a bayesian context, using the distributions Poisson,
Bernoulli, Exponential, Gamma, Normal and Weibull. This work contains a chapter with
examples and another one with simulations, calculation of value and value of different
tests. Finally, the present work provides routines in Software R (R CORE TEAM, 2017)
that allow the accomplishment of such procedures. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Estatística
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