Avaliação de uma Classe de Coe cientes de Correlação sob Normalidade Bivariada

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...

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Detalhes bibliográficos
Autor: Xavier, Cleber Martins
Formato: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2014
País:Brasil
Recursos:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
Repositorio:Repositório Institucional da UFPE
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12282
Acesso em linha:https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12282
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Coe ciente de correlação generalizado
Coe ciente de correlação de Spearman
Contaminação
Distribuição normal bivariada
Perturbação
Simulação
Descrição
Resumo: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.