Robustez em análises em componentes principais de variáveis não gaussianas

• Type: Article in International Conference Proceedings Book
• Date: 1991

Authors

Fernanda Campos de Sousa (Author) FEUP; Francisco Calheiros (Author) FEUP

Conference proceedings National

Title: 1 as Jornadas de Estatística e Aplicações

1 as Jornadas de Estatística e Aplicações

Uni. do Minho, Braga

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Resumo (PT): A frequente ocorrência, na prática, de situações não Gaussianas e o facto de muitos conjuntos de dados não serem o resultado duma amostragem, sendo por vezes impossível sem exagerado artificialismo considerar uma população de que os dados correspondam aos valores numa amostra, levou à procura de novas técnicas de validação de resultados com ou sem conservação do paradigma da normalidade de Fisher (Benasseni [1, 2 e 3], Junca [4], Dudzinski [5], etc). Este trabalho é uma proposta de análise sistemática da sensibilidade (robustez) de Análises em Componentes Principais com ênfase nas consequências de dados pouco precisos. Usa-se o método de Monte Carlo para perturbar diversos quadros de dados com diferentes leis. Analisam-se os índices de repetibilidade em função do "tamanho" das perturbações. Comparam-se os resultados com as majorações teóricas. Apresentamos o software desenvolvido e uma aplicação onde o paradigma da normalidade não é adequado.

Language: Portuguese

Type (Professor's evaluation): Scientific