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- Modelos Mistos Ortogonais com Amostras de Dimensão AleatóriaPublication . Mário, Anacleto César Xavier; Nunes, Célia Maria Pinto; Ferreira, Dário Jorge da ConceiçãoA aplicação da análise de variância (ANOVA) a situações em que as dimensões das amostras não são previamente conhecidas, pode ser uma situação bastante comum. Tal ocorre, por exemplo, quando a recolha das observações é realizada num período fixo de tempo ou quando podem ocorrer falhas de observações. Nestes casos é mais correto considerar as dimensões das amostras como realizações de variáveis aleatórias independentes. São consideradas três distribuições distintas para as dimensões das amostras: - a distribuição de Poisson, quando a ocorrência das observações corresponde a processos de contagem; - a distribuição Binomial, caso exista um limite superior para a dimensão das amostras que nem sempre é atingido devido à ocorrência de falhas de observações; - a distribuição Geométrica [Binomial Negativa], quando o número de observações corresponde ao número de ocorrências até ao primeiro sucesso [s-ésimo sucesso]. O objetivo do presente trabalho é estender a teoria dos modelos mistos ortogonais ao caso em que as dimensões das amostras são desconhecidas. A formulação do modelo é feita considerando situações de estabilidade, o que significa que as estatísticas de teste têm a mesma distribuição, quer para a parte de efeitos fixos, quer para a parte de efeitos aleatórios do modelo, quando a hipótese nula se verifica. A aplicabilidade da abordagem proposta é ilustrada através de estudos referentes ao desemprego, em alguns países da União Europeia, com dados obtidos através da PORDATA - Base de dados de Portugal contemporâneos. Os resultados obtidos sugerem que a utilização da nossa abordagem, pode evitar a ocorrência de falsas rejeições, o que é confirmado através da realização de alguns estudos com dados simulados.