AVALIAÇÃO DE MÉTODOS DE ESTIMAÇÃO INTERVALAR PARA FUNÇÕES LINEARES BINOMIAIS VIA BOOTSTRAP INFINITO

Ciência E Agrotecnologia

Endereço:
Editora UFLA - Campus Histórico - Universidade Federal de Lavras
Lavras / MG
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Telefone: (35) 3829-1532
ISSN: 14137054
Editor Chefe: Renato Paiva
Início Publicação: 31/12/1976
Periodicidade: Bimestral
Área de Estudo: Agronomia

AVALIAÇÃO DE MÉTODOS DE ESTIMAÇÃO INTERVALAR PARA FUNÇÕES LINEARES BINOMIAIS VIA BOOTSTRAP INFINITO

Ano: 2009 | Volume: 33 | Número: Suplemento
Autores: Marcelo Angelo Cirillo, Daniel Furtado Ferreira, Thelma Safádi
Autor Correspondente: Marcelo Angelo Cirillo | [email protected]

Palavras-chave: probabilidade de cobertura, intervalos de confiança, wald

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Objetivou-se, neste trabalho, avaliar intervalos de confiança de diferentes funções lineares compostas por proporções
binomiais construídas com base no método de Wald e Wald ajustado utilizando a técnica de bootstrap infinito. Considerados diversos
tamanhos amostrais (nis), parâmetros (p) e número de coeficientes das funções lineares. Concluiu-se, por meio das probabilidades de
cobertura dos intervalos de confiança das populações binomiais, cujas proporções foram baixas (p=0,2) e considerando diferentes
tamanhos de amostras, que a generalização bootstrap do método de Wald ajustado foi eficiente para funções lineares cujos coeficientes
indicaram a comparação de uma proporção versus as demais.



Resumo Inglês:

This work aimed to evaluate confidence intervals of different linear functions of binomial proportions base on Wald and
Wald’s adjusted method using the infinity bootstrap technique. Several sample sizes (ni), binomial parameters (p) and number of
coefficients of the linear functions were considered. One concluded through the probabilities of binomial population confidence
covered intervals that the bootstrap generalization of adjusted Wald’s method was efficient for linear functions whose coefficients
indicated a comparison of versus the others proportion (p=0.2) considering different sample sizes.