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Previous issue date: 2014-02-19 / CAPES / O coe ciente de correlação é uma medida que permite mensurar a dependência
entre duas variáveis. Na literatura estatística existem diversos coe cientes de
correlação, como por exemplo o de Pearson (Pearson, 1931 e Pearson, 1932), Kendall
(Kendall, 1938) e Spearman (Spearman, 1904) que são usados sob diferentes
condições dos dados. Nesta dissertação discutimos sobre o coe ciente de correlação
generalizado proposto por Chinchilli et al. (2005), o qual é obtido através de estat
ísticas U. Este coe ciente tem como casos especiais o coe ciente de correlação
de Pearson e de Kendall. Neste trabalho foram desenvolvidos estudos de simulação
a m de avaliar o comportamento do coe ciente de correlação generalizado em pequenas
e grandes amostras e sob diferentes cenários que incluem amostras normais
bivariadas, amostras bivariadas contaminadas e perturbadas. Por m, utilizando um
banco de dados real de microarrays usamos o coe ciente de correlação generalizado
na construção de uma rede de relevância.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12282 |
Date | 19 February 2014 |
Creators | Xavier, Cleber Martins |
Contributors | Martínez, Raydonal Ospina, Esteves, Gustavo Henrique |
Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Breton |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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