Pacote nCDunnett do software R para o cálculo das distribuições do teste de Dunnett não-central

  • Siomara Cristina Broch Instituto Federal Farroupilha
  • Daniel Furtado Ferreira UFLA
Palavras-chave: Teste de Dunnett não-central, pacote nCDunnett, comparações múltiplas com um controle

Resumo

Este artigo consiste na apresentação do pacote nCDunnett do software R atualmente disponvel a qualquer usuario para o cálculo das distribuições do teste de Dunnett não-central. Este pacote foi um produto da tese de doutorado da autora do artigo, sob orientação do segundo autor. O pacote nCDunnett executa quatro rotinas. A rotina dNCDun fornece o valor da função densidade de probabilidade; a rotina pNCDun calcula a probabilidade, pela funçãoo de distribuição acumulada; a rotina qNCDun fornece os quantis da distribuição do teste de Dunnett nãoo-central; e a rotina rNCDun gera amostras aleatorias de tamanho N a partir da distribuição especificada. O artigo apresenta as funções distribuição e de densidade das estatísticas do teste de Dunnett11 não-central, especifica e comenta os argumentos de cada rotina e da um exemplo de aplicação do teste de Dunnett utilizando o pacote nCDunnett.

Biografia do Autor

Siomara Cristina Broch, Instituto Federal Farroupilha

Licenciada em Matemática e Engenharia Química, Pós-graduada em Segurança do Trabalho e Métodos Quantitativos, Mestre em Engenharia de Produção e Doutora em Estatística e Experimentação Agropecuária;

Professora de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico do IFFarroupilha

Referências

BROCH, S. C. Aspectos teóricos e computacionais das estatísticas do teste de Dunnet não-central. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária), Lavras: UFLA. 2013. 240p.

HOCHBERG, Y.; TAMHANE, A. C. Multiple comparisons procedures. New York: J. Wiley, 1987. 450p.

HSU, J. C. Multiple comparisons: theory and methods. New York: Chapman & Hall/CRC, 1999. 277p.

R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 2013. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org/.

Publicado
09-02-2014
Seção
Applied Statistics