Influencia en el modelo de curvas de crecimiento a través de distancias entre distribuciones
- FERREIRA DO CARMO DE SOUSA, CARLOS
- Juan Manuel Muñoz Pichardo Director/a
- Joaquín Antonio García de las Heras Director/a
Universitat de defensa: Universidad de Sevilla
Fecha de defensa: 28 de de març de 2012
- Rafael Infante Macías President/a
- María Dolores Martínez Miranda Secretari/ària
- Paulo de Jesús Infante Dos Santos Vocal
- Joaquín Muñoz García Vocal
- María Virtudes Alba Fernández Vocal
Tipus: Tesi
Resum
El interØs del investigador, en algunas experimentaciones, se centra en analizar datos a travØs del tiempo para conocer la tendencia de un individuo o grupos de individuos. En este contexto se enmarca el anÆlisis de curvas de crecimiento. El Modelo de Curvas de Crecimiento (MCC), introducido formalmente por Pottho⁄ y Roy (1964), es un modelo multivariante generalizado, extensión del anÆlisis de varianza multivariante, aplicable a un gran conjunto de problemas reales en muy diversas Æreas cientí cas, especialmente œtil para los estudios de experimentos con datos longitudinales y medidas repetidas. Desde la formulación del MCC, diferentes aspectos del modelo han sido sucesivamente considerados por muchos autores en diferentes trabajos (vØase, por ejemplo, Kollo y von Rosen, 2005). Por otra parte, cualquier anÆlisis estadístico tiene como objetivo bÆsico la obtención de conclusiones ables a partir de los datos de las variables analizadas. Así, el papel que desempeæan las observaciones es de gran importancia para el desarrollo del estudio. No obstante, la importancia de cada observación en la construcción de un modelo es generalmente muy distinta. Un gran nœmero de autores han presentado situaciones prÆcticas en las que existen observaciones experimentales que inciden considerablemente en los resultados del anÆlisis, motivando la necesidad de identi car tales observaciones, denominadas en la literatura como observaciones inuyentes u observaciones inuencia, y evaluar sus efectos en el anÆlisis estadístico que se pretende realizar. De acuerdo con la de nición de Cook (Cook, 1977), una observación es considerada como inuyente si su omisión de los datos da lugar a cambios sustanciales en rasgos importantes del anÆlisis. Por otro lado, siguiendo a Cook y Weisberg (1982), puede decirse que el anÆlisis de los datos experimentales, con objeto de encontrar estos casos relevantes, es de gran interØs para las conclusiones que se obtengan de la experiencia por dos motivos: i) Proporciona información referida a la abilidad de las conclusiones y resultados obtenidos. ii) Puede indicar Æreas del espacio muestral con efecto informativo inadecuado para una infe- rencia able y estable.