AVALIAÇÃO DA ROBUSTEZ DE UM INTERVALO DE CONFIANÇA PARA A RAZÃO DE TAXAS DE POISSON OBTIDO POR UM MODELO LOG-LINEAR

Elisa Norberto Ferreira SANTOS[1]

Marcelo Angelo CIRILLO1

§         RESUMO : A estimação de taxas provenientes de duas populações Poisson (λi), com (i =1,2) independentes, foi proposta Gart e Zweifel (1967), considerando um método intervalar, construído a partir das premissas de um modelo log-linear. Com este propósito o presente trabalho objetivou-se avaliar a robustez desse método mediante, as amostras geradas com a presença e ausência do efeito de superdispersão, considerando diferentes valores paramétricos e correções de continuidade. Para isso, utilizou-se simulação Monte Carlo, na qual, obteve-se de forma empírica resultados referentes a probabilidade de cobertura e amplitude média intervalar. Concluiu-se que mediante ao efeito da superdispersão o método em questão apresentou resultados mais discrepantes em relação à precisão, quando comparado com a situação favorável para aplicação do mesmo, representada pelas amostras livres do efeito da superdispersão.

§          PALAVRAS-CHAVE: Monte Carlo; probabilidade de cobertura; superdispersão; log-linear.

 



[1] Departamento de Ciências Exatas, Universidade Federal de Lavras, Caixa Postal 3037, CEP:37200-000, Lavras, MG, Brasil. Email: norelisa@hotmail.com  / macufla@gmail.com