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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.3.2017.tde-04072017-101027
Document
Author
Full name
Linda Lee Ho
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 1995
Supervisor
Committee
Andrade, Dalton Francisco de
Bueno Neto, Pedro Rodrigues
Peres, Clovis de Araujo
Singer, Julio da Motta
Wada, Cicilia Yuko
Title in Portuguese
Análise de contagens multivariadas.
Keywords in Portuguese
Engenharia de produção
Modelo de regressão
Poisson bivariada
Abstract in Portuguese
Este trabalho apresenta uma análise estatística de contagens multivariadas proveniente de várias populações através de modelos de regressão. Foram considerados casos onde os vetores respostas obedeçam às distribuições Poisson multivariada e Poisson log-normal multivariada. Esta distribuição admite correlação de ambos sinais entre componentes do vetor resposta, enquanto que as distribuições mais usuais para dados de contagens (como a Poisson multivariada) admitem apenas correlação positiva entre as componentes do vetor resposta. São discutidos métodos de estimação e testes de hipóteses sobre os parâmetros do modelo para o caso bivariado. Estes modelos de regressão foram aplicados a um conjunto de dados referentes a contagens de dois tipos de defeitos em 100 gramas de fibras têxteis de quatro máquinas craqueadeiras, sendo duas de um fabricante e as outras de um segundo fabricante. Os resultados obtidos nos diferentes modelos de regressão foram comparados. Para estudar o comportamento das estimativas dos parâmetros de uma distribuição Poisson Log-Normal, amostras foram simuladas segundo esta distribuição.
Title in English
Multivariate count analysis.
Keywords in English
Bivariate Poisson distribution
Regression model for counts
Abstract in English
Regression models are presented to analyse multivariate counts from many populations. Due to the random vector characteristic, we consider two classes of probability models: Multivariate Poisson distribution and Multivariate Poisson Log-Normal distribution. The last distribution admits negative and positive correlations between two components of a random vector under study, while other distributions (as Multivariate Poisson) admit only positive correlation. Estimation methods and test of hypothese on the parameters in bivariate case are discussed. The proposed techniques are illustrated by numerical examples, considering counts of two types of defects in 100g of textile fibers produced by four machines, two from one manufacturer and the other two from another one. The results from different regression models are compared. The empirical distribution of Poisson Log-Normal parameter estimations are studied by simulated samples.
 
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LindaLeeHo_T.pdf (4.11 Mbytes)
Publishing Date
2017-07-04
 
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