Made available in DSpace on 2016-06-02T20:36:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3982.pdf: 1486097 bytes, checksum: 524aedbe1ba4c001848295d3635850f1 (MD5) Previous issue date: 2011-09-09 / Financiadora de Estudos e Projetos / This paper was prepared a material candidate for reference material for mineral mixture for dairy cattle. Shape certain analytes Ca, K, Na, P, Cu, Fe, Mn, Mg, Zn and contaminants As, Cd and Pb The material was crushed, sieved until a particle size less than 80μm and packaged. A study was conducted in the best sample preparation through the use of factorial design, planning Doehlert and 4 in a closed system open system experiments. Through a principal component analysis, we chose to sample preparation that was used in 3 mL of HNO3 acid 3mol.L-1 and 1 mL of H2O2 in a closed system. Techniques of absorption and emission spectrometry were evaluated for the determination of analytes in each of the study. Form testing for between-bottle homogeneity and within-bottle homogeneity to check if the sample is homogeneous. Were also carried out tests in the short-term and long-term stability. The values assigned to each analyte were obtained by an interlaboratory collaborative program. In the end, the uncertainties were determined for each stage of preparation of candidate material and obtained expanded uncertainty pair each of the analytes under study. / Neste trabalho foi preparado um material candidato a material de referência de suplemento mineral para gado de leite. Foram determinados os constituintes inorgânicos e nutrientes Ca, K, Na, P, Cu, Fe, Mn, Mg, Zn e os contaminantes As, Cd e Pb. O material foi moído, peneirado até atingir uma granulometria inferior a 80μm e envasado. Foi feito um estudo do melhor preparo da amostra por meior do uso de planejamento fatorial, planejamento Doehlert em sistema fechado e 4 experimentos em sistema aberto. Através de uma análise de componentes principais, optou-se pelo preparo da amostra que se utilizava de 3 mL de solução de ácido HNO3 3mol.L-1 e 1 mL de H2O2, em sistema fechado. Técnicas de espectrometria de absorção e emissão atômica foram avaliadas para a determinação de cada um dos analitos em estudo. Foram realizados testes de homogeneidade intramostral e interamostral para verificar se a amostra se apresentava homogênea. Foram realizados também testes de estabilidade a curto e a longo prazo. Os valores designados para cada analito foram obtidos através de um programa interlaboratorial colaborativo. Ao fim, foram determinadas as incertezas relativas a cada etapa do preparo do material candidato e obteve-se a incerteza expandida para cada um dos analitos em estudo.

O problema de testar hipóteses sobre proporções marginais de uma tabela de contingência assume papel fundamental, por exemplo, na investigação da mudança de opinião e comportamento. Apesar disso, a maioria dos textos na literatura abordam procedimentos para populações independentes, como o teste de homogeneidade de proporções. Existem alguns trabalhos que exploram testes de hipóteses em caso de respostas dependentes como, por exemplo, o teste de McNemar para tabelas 2 x 2. A extensão desse teste para tabelas k x k, denominado teste de homogeneidade marginal, usualmente requer, sob a abordagem clássica, a utilização de aproximações assintóticas. Contudo, quando o tamanho amostral é pequeno ou os dados esparsos, tais métodos podem eventualmente produzir resultados imprecisos. Neste trabalho, revisamos medidas de evidência clássicas e bayesianas comumente empregadas para comparar duas proporções marginais. Além disso, desenvolvemos o Full Bayesian Significance Test (FBST) para testar a homogeneidade marginal em tabelas de contingência bidimensionais e multidimensionais. O FBST é baseado em uma medida de evidência, denominada e-valor, que não depende de resultados assintóticos, não viola o princípio da verossimilhança e respeita a várias propriedades lógicas esperadas para testes de hipóteses. Consequentemente, a abordagem ao problema de teste de homogeneidade marginal pelo FBST soluciona diversas limitações geralmente enfrentadas por outros procedimentos. / Tests of hypotheses for marginal proportions in contingency tables play a fundamental role, for instance, in the investigation of behaviour (or opinion) change. However, most texts in the literature are concerned with tests that assume independent populations (e.g: homogeneity tests). There are some works that explore hypotheses tests for dependent proportions such as the McNemar Test for 2 x 2 contingency tables. The generalization of McNemar test for k x k contingency tables, called marginal homogeneity test, usually requires asymptotic approximations. Nevertheless, for small sample sizes or sparse tables, such methods may occasionally produce imprecise results. In this work, we review some classical and Bayesian measures of evidence commonly applied to compare two marginal proportions. We propose the Full Bayesian Significance Test (FBST) to investigate marginal homogeneity in two-way and multidimensional contingency tables. The FBST is based on a measure of evidence, called e-value, which does not depend on asymptotic results, does not violate the likelihood principle and satisfies logical properties that are expected from hypothesis testing. Consequently, the FBST approach to test marginal homogeneity overcomes several limitations usually met by other procedures.

O problema de testar hipóteses sobre proporções marginais de uma tabela de contingência assume papel fundamental, por exemplo, na investigação da mudança de opinião e comportamento. Apesar disso, a maioria dos textos na literatura abordam procedimentos para populações independentes, como o teste de homogeneidade de proporções. Existem alguns trabalhos que exploram testes de hipóteses em caso de respostas dependentes como, por exemplo, o teste de McNemar para tabelas 2 x 2. A extensão desse teste para tabelas k x k, denominado teste de homogeneidade marginal, usualmente requer, sob a abordagem clássica, a utilização de aproximações assintóticas. Contudo, quando o tamanho amostral é pequeno ou os dados esparsos, tais métodos podem eventualmente produzir resultados imprecisos. Neste trabalho, revisamos medidas de evidência clássicas e bayesianas comumente empregadas para comparar duas proporções marginais. Além disso, desenvolvemos o Full Bayesian Significance Test (FBST) para testar a homogeneidade marginal em tabelas de contingência bidimensionais e multidimensionais. O FBST é baseado em uma medida de evidência, denominada e-valor, que não depende de resultados assintóticos, não viola o princípio da verossimilhança e respeita a várias propriedades lógicas esperadas para testes de hipóteses. Consequentemente, a abordagem ao problema de teste de homogeneidade marginal pelo FBST soluciona diversas limitações geralmente enfrentadas por outros procedimentos. / Tests of hypotheses for marginal proportions in contingency tables play a fundamental role, for instance, in the investigation of behaviour (or opinion) change. However, most texts in the literature are concerned with tests that assume independent populations (e.g: homogeneity tests). There are some works that explore hypotheses tests for dependent proportions such as the McNemar Test for 2 x 2 contingency tables. The generalization of McNemar test for k x k contingency tables, called marginal homogeneity test, usually requires asymptotic approximations. Nevertheless, for small sample sizes or sparse tables, such methods may occasionally produce imprecise results. In this work, we review some classical and Bayesian measures of evidence commonly applied to compare two marginal proportions. We propose the Full Bayesian Significance Test (FBST) to investigate marginal homogeneity in two-way and multidimensional contingency tables. The FBST is based on a measure of evidence, called e-value, which does not depend on asymptotic results, does not violate the likelihood principle and satisfies logical properties that are expected from hypothesis testing. Consequently, the FBST approach to test marginal homogeneity overcomes several limitations usually met by other procedures.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-08T21:14:19Z No. of bitstreams: 1 DÉBORA KAROLLYNE XAVIER SILVA - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2013..pdf: 5676823 bytes, checksum: 10779ac6b54c624585a998fed783af51 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-08T21:14:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DÉBORA KAROLLYNE XAVIER SILVA - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2013..pdf: 5676823 bytes, checksum: 10779ac6b54c624585a998fed783af51 (MD5) Previous issue date: 2013-12 / Capes / A distribuição Birnbaum-Saunders surgiu em 1969 com aplicações fortemente ligadas à engenharia e se expandiu nas últimas décadas a diversas áreas. Na literatura, além de tomar um papel de destaque na análise de sobrevivência, podemos destacar o surgimento de várias generalizações. Neste trabalho apresentaremos uma dessas generalizações, a qual foi formulada por Mentainis em 2010. Primeiramente, faremos uma breve explanação sobre a distribuição Birnbaum-Saunders cl´assica e sobre a generaliza¸c˜ao que foi proposta por Mentainis (2010), a qual chamaremos de distribuição Birnbaum-Saunders generalizada. Em seguida, discorreremos sobre a distribuição senh-normal, a qual possui uma importante relação com a distribuição Birnbaum-Saunders. Numa outra etapa, apresentaremos alguns métodos de diagnóstico para o modelo de regressão log-Birnbaum-Saunders generalizado e investigaremos testes de homogeneidade para os correspondentes parˆametros de forma e escala. Por fim, analisamos um conjunto de dados para ilustrar a teoria desenvolvida. / The Birnbaum-Saunders distribution emerged in 1969 motivated by problems in engineering. However, its field of application has been extended beyond the original context of material fatigue and reliability analysis. In the literature, it has made an important role in survival analysis. Moreover, many generalizations of it have been considered. In this work we present one of these generalizations, which was formulated by Mentainis in 2010. First, we provide a brief explanation of the classical Birnbaum-Saunders distribution and its generalization proposed by Mentainis (2010), which we name as the generalized Birnbaum-Saunders distribution. Thereafter, we discuss the sinh-normal distribution, which has an important relationship with the Birnbaum-Saunders distribution. In a further part of this work, we present some diagnostic methods for generalized log-Birnbaum-Saunders regression models and investigate tests of homogeneity for the corresponding shape and scale parameters. Finally, an application with real data is presented.