Métodos lineares nas estimativas dos parâmetros do modelo inteiramente casualizado

Here we give some applications of linear methods in the estimates of parameters of one-way classification. We proposed this work because the results obtained are suitable for practical necessities in statistics with applications in agronomy, veterinary, social sciences, biology and other sciences. T...

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Bibliographic Details
Main Authors: Naresh Kumar Sharma, Samuel Sanches, Cristina Faria Fidelis Gonçalves
Format: Article
Language:Portuguese
Published: Universidade Estadual de Londrina 1986-11-01
Series:Semina: Ciências Sociais e Humanas
Subjects:
Online Access:http://www.uel.br/revistas/uel/index.php/seminasoc/article/view/7483
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Samuel Sanches
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Métodos lineares nas estimativas dos parâmetros do modelo inteiramente casualizado
Semina: Ciências Sociais e Humanas
Matriz elementar
Matriz de Dispersão
Somas de Quadrados.
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1679-0383
publishDate 1986-11-01
description Here we give some applications of linear methods in the estimates of parameters of one-way classification. We proposed this work because the results obtained are suitable for practical necessities in statistics with applications in agronomy, veterinary, social sciences, biology and other sciences. The method used here to solve a system of linear equations, when its matrix is singular, consists of reducing the number of columns of the matrix, in such a manner that it turns out to be practically inversive, thus simplifying the development of the theory of Statistical Estimates.<p><p>São apresentadas neste trabalho algumas aplicações de métodos lineares nas estimativas dos parâmetros do modelo inteiramente casualizado. Nos propusemos a este trabalho porque os resultados aqui obtidos atendem às necessidades práticas na área de Estatística, com aplicações em Agronomia, Veterinária, Ciências Sociais, Biologia e outras. A metodologia que utilizamos para solucionar sistemas lineares, quando deparamos com matrizes singulares, consiste em "diminuir" o número de colunas da matriz, de maneira que ela se torne inversivo, facilitando assim o desenvolvimento de toda a teoria da estimação estatística.
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