Manova

semana que os participantes saem sozinhos, bem como uma medida de auto-relato. MANOVA 6 Estrutura da MANOVA • Por comparação com um modelo familiar consideremos a estrutura de uma ANOVA bi-factorial, neste caso, já estudado, teremos: y ijk = µ + α j + β k + αβ jk + e ijk • Se aplicarmos a este modelo a partição dos diferentes tipos de variância, usando as SQ (Somas dos Quadrados), teremos: SS total = SS A + SS B + SS AB + SS erro 3 MANOVA 7 Estrutura da MANOVA—Cont. • Os testes de significância para cada uma das hipóteses do modelo são obtidos através do teste F, um para cada efeito, e calculados como um rácio da Média dos Quadrados (MQ) do efeito pela MQerro. • O modelo multivariado bi-factorial difere do modelo univariado primariamente porque a sua utilização envolve o emprego de múltiplas variáveis dependentes. Por outro lado, as somas dos quadrados na partição do modelo da MANOVA envolverá o cálculo de valores de matrizes em vez de quantias escalares do tipo das SQ que encontrámos no modelo da ANOVA (Um escalar é um valor numérico singular, enquanto que uma matriz é uma arranjo bidimensional de valores numéricos.) • Podemos rescrever (em álgebra das matrizes) a partição referente ao modelo bi-factorial com interacção, como: Τ = ΗA + HB + Η AB +Ε MANOVA 8 Estrutura da MANOVA—Cont. • A matriz total das somas dos quadrados e do cruzamento dos produtos (T) [SSCP T], é dividida…

Estratégias para modelagem de dados multivariados na presença de correlação Flavio S. Fogliatto Gest. Prod. vol.7 no.1 São Carlos Apr. 2000 1. Introdução A Análise de Regressão Linear (ARL) é uma das ferramentas estatísticas mais utilizadas na modelagem de dados. A ARL consiste, em sua essência, na determinação de uma equação ou modelo que descreva de maneira eficiente o efeito de um grupo de variáveis independentes sobre uma ou mais variáveis dependentes. A aplicação da técnica de…

correlação derivados do coeficiente linear de Pearson, para situações que envolvem variáveis medidas em nível intervalar, ordinal e dicotômica, quais sejam: coeficiente de correlação ponto bisserial, phi, de Spearman, entre variáveis intervalar e ordinal e entre variáveis ordinal e dicotômica . Palavras-chave: coeficiente de correlação; coeficiente de correlação para variáveis ordinais e dicotômicas. ABSTRACT As the Correlation Analysis is…

Atributos Tarefas Associadas Valores Incompletos Área Fonte: O autor Atributos Multivariados 178 Inteiros e reais 13 Classificação Não Física 23 2.3.2 Iris Data Set A base de dados Iris Data Set, é baseada em 150 objetos, cada objeto possui 04 atributos e 03 classes, cada classe representa uma espécie de flor Iris denominada: Iris setosa, Iris versicolor e Iris virginia. Segue informações da base de dados na Tabela 02: Tabela 02: Informações da Base Iris.data…

ANÁLISE ESTATÍSTICA DE DADOS GEOLÓGICOS MULTIVARIADOS Paulo M. Barbosa Landim Professor Emérito Universidade Estadual Paulista/UNESP UNESP/campus de Rio Claro Departamento de Geologia Aplicada - IGCE – Laboratório de Geomatemática – Texto Didático 03 2000 – Primeira Impressão 2002 – Texto revisado 1 ÍNDICE ÍNDICE 1. INTRODUÇÃO 01 2. EXTENSÕES MULTIVARIADAS DE TESTES UNIVARIADOS 2.1. Teste T² de Hotteling 2.2.. Análise generalizada de variância 06 06…

extremos e dados ausentes. Histograma vinícius Numa primeira analise gráfica de dados, procura-se entender a forma da distribuiçãos variaaveis. Pode ser feito por meio de de um histograma, que é uma representação gráfica dos dados a partir da freqüência dos valores em categorias. [pic] Gráfico de dispersão (Scatter-plot) Nesta análise o objetivo é analisar as possíveis relações entre duas ou mais variáveis. O método mais popular é o gráfico de dispersão…

regressão compreende, portanto quatro tipos básicos de modelos; linear simples; - linear multivariado; - não linear simples; - não linear multivariado. 3) O que é um diagrama de dispersão? O diagrama de dispersão é um gráfico onde pontos no espaço cartesiano XY são usados para representar simultaneamente os valores de duas variáveis quantitativas medidas em cada elemento do conjunto de dados. 4) Qual deve ser a origem ponto (0,0) do diagrama de dispersão? ‘r’ sempre será um…

variável Y com outra X. Quando a função f que relaciona duas variáveis é do tipo f (X) = a + b X temos o modelo de regressão simples. A variável X é a variável independente da equação enquanto Y = f (X) é a variável dependente das variações de X. O modelo de regressão é chamado de simples quando envolve uma relação causal entre duas variáveis. O modelo de regressão é multivado quando envolve uma relação causal com mais de duas variáveis. Isto é, quando o comportamento de Y é…

uma variável Y com outra X. Quando a função f que relaciona duas variáveis é do tipo f (X) = a + b X temos o modelo de regressão simples. A variável X é a variável independente da equação enquanto Y = f (X) é a variável dependente das variações de X. O modelo de regressão é chamado de simples quando envolve uma relação causal entre duas variáveis. O modelo de regressão é multivado quando envolve uma relação causal com mais de duas variáveis. Isto é, quando o comportamento de Y é…

mais precisos nas práticas que serão realizadas futuramente. Palavras-chave: Medida direta, medida indireta, tipos de erros, regressão linear. Rua Geraldo Alckmin, 519 CEP 18409-010 Itapeva SP Tel 15 3524 9100 fax 15 3524 9107 Campus Experimental de Itapeva SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO..........................................................................................................5 1.1…