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Título: Testes de significância bayesianos para comparação de duas populações independentes
Autor(es): Santos, Túlio Paixão
Orientador(es): Nakano, Eduardo Yoshio
Assunto: Inferência bayesiana
Valor-e
Valor-p
Data de apresentação: 2-Jul-2018
Data de publicação: 21-Jul-2020
Referência: 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.
Resumo: 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.
Abstract: 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.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018.
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