Aplicações de medidas de diversidade e quase U-estatísticas

• Processo: 11/15047-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2012
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2012
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Hildete Prisco Pinheiro
• Beneficiário: Hildete Prisco Pinheiro
• Pesquisador Anfitrião: Pranab Kumar Sen
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of North Carolina at Chapel Hill (UNC), Estados Unidos
• Assunto(s): Inferência estatística Teoria assintótica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: dados genômicos | desempenho acadêmico | Diversidade | Inferência Estatística | Teoria Assintótica | U-estatística | Estatística Genética e Inferência Estatística

Resumo

A classe de quase U-estatísticas (Pinheiro et al., 2009; 2010) é constituída por uma quantidade muito grande de U-estatísticas ponderadas. Pinheiro et al. (2009) prova que as estatísticas de testes de homogeneidade terão distribuição assintoticamente normal, tanto sob a hipótese nula como sob hipóteses alternativas (locais ou não). Pinheiro et al. (2005; 2011) apresentam os detalhes da aplicabilidade de uma dessas estatísticas de teste, baseada em distâncias generalizadas de Hamming. As condições de regularidade necessárias à normalidade assintótica são pouco restritivas e concentradas nos pesos da U-estatística ponderada. Portanto, é possível a utilização de quase U-estatísticas em uma gama bastante ampla de aplicações. Em aplicações em dados educacionais, pretende-se utilizar métodos mais robustos para avaliar as diferenças com relação ao desempenho de alunos (Maia et al., 2009). Considera-se uma medida de diversidade baseada no ganho de postos relativo de cada aluno durante seu curso de graduação. Outras medidas de diversidade robustas também são consideradas. O segundo objetivo desse projeto é o desenvolvimento de novos testes de homogeneidade para dados genômicos adaptados à situações mais realistas. (AU)

Publicações científicas

(5)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

MAIA, RAFAEL PIMENTEL; PINHEIRO, HILDETE PRISCO; PINHEIRO, ALUISIO. Academic performance of students from entrance to graduation via quasi U-statistics: a study at a Brazilian research university. Journal of Applied Statistics, v. 43, n. 1, SI, p. 72-86, JAN 2 2016. (13/00506-1, 11/15047-7)

PINHEIRO, HILDETE P.; SEN, PRANAB K.; PINHEIRO, ALUISIO; KIIHL, SAMARA F.. A nonparametric approach to assess undergraduate performance. STATISTICA NEERLANDICA, AUG 2020. (11/15047-7, 13/09357-9, 18/04654-9)

PINHEIRO, HILDETE P.; MAIA, RAFAEL P.; LIMA NETO, EUFRASIO A.; RODRIGUES-MOTTA, MARIANA. Zero-one augmented beta and zero-inflated discrete models with heterogeneous dispersion for the analysis of student academic performance. Statistical Methods and Applications, v. 28, n. 4, p. 749-767, DEC 2019. (14/03043-5, 11/15047-7)

PINHEIRO, HILDETE P.; SEN, PRANAB K.; PINHEIRO, ALUISIO; KIIHL, SAMARA F.. A nonparametric approach to assess undergraduate performance. STATISTICA NEERLANDICA, v. 74, n. 4, p. 21-pg., 2020-08-12. (13/09357-9, 11/15047-7, 18/04654-9)

MAIA, RAFAEL PIMENTEL; PINHEIRO, HILDETE PRISCO; PINHEIRO, ALUISIO. Academic performance of students from entrance to graduation via quasi U-statistics: a study at a Brazilian research university. Journal of Applied Statistics, v. 43, n. 1, p. 15-pg., 2016-01-02. (11/15047-7, 13/00506-1)