Testes não paramétricos para pequenas amostras de variáveis não categorizadas: um estudo
Resumo Apresenta-se neste trabalho um estudo sobre testes não paramétricos para verificar a semelhança entre duas pequenas amostras de variáveis classificadas em múltiplas categorias. Mostra-se que, para essa situação, os únicos testes disponíveis são qui-quadrado e os testes exatos. Porém, testes assintóticos (como o qui-quadrado) podem não funcionar bem para pequenas amostras, sobrando como alterativa a aplicação de testes exatos. Mas, se o número de categorias cresce, a aplicação desses testes pode-se tornar bastante difícil, além de requerer algoritmos específicos, que podem exigir grande esforço computacional. Assim, um novo teste baseado na diferença de duas distribuições uniformes é proposto como uma alternativa ao teste exato. Ensaios computacionais são realizados para avaliar o desempenho desses três testes. Embora testes não paramétricos tenham inúmeras aplicações em diversas áreas de conhecimento, este trabalho surgiu motivado pela necessidade de verificar se a estratégia de negócio adotada pela empresa é um fator determinante para sua competitividade.
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Digital revista |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Universidade Federal de São Carlos
2016
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| Online Access: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2016000300588 |
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