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Avançada


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Título: MULTILEVEL DIAGNOSTIC OF LINEAR HIERARQUICAL MODELS APPLIED TO ELECTRICAL ENERGY CONSUMPTION DATA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LACIR JORGE SOARES

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 8682
Catalogação:  17/07/2006 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8682@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8682@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8682

Resumo:
In this dissertation, it was developed a multilevel approach to diagnose hierarchical linear models for repeated measures data. Since these models include multiple source of error, it defined several different types of residuals. The models are a 2-level hierarchy, i.e. that of measurements nested within subject where in the first level it was considered the number of occasions and in the second level the measures of the interested variable. Among other things, the hierarchical linear models were analysed using real data of the Brazilian Basic Education System (SAEB/95) in order to illustrate simple hierarchical models. In the multilevel structures it was used repeated measures of energy consumption data from LIGHT, one of the Electrical Energy Utilities of Rio de Janeiro state.

Descrição Arquivo
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