Metodologias estatísticas na análise de germinação de sementes de mamona

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dc.contributor.advisorTrinca, Luiza Aparecida [UNESP]
dc.contributor.authorBarbosa, Luciano [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2014-06-11T19:31:37Z
dc.date.available2014-06-11T19:31:37Z
dc.date.issued2010-11-16
dc.description.abstractÉ bastante comum na área agrícola, experimentos cujas variáveis respostas são contagens ou proporções. Para esse tipo de dados, utiliza-se a metodologia de modelos lineares generalizados quando as respostas são independentes. Por outro lado, quando as respostas são dependentes, há uma correlação entre as observações e isso tem que ser levado em consideração na análise, para evitar inferências incorretas sobre os coeficientes de regressão. Na literatura há técnicas disponíveis para a modelagem e análise desses dados, sendo os modelos disponíveis extensões dos modelos lineares generalizados. No presente trabalho, utiliza-se a metodologia de equação de estimação generalizada, que inclui no modelo uma matriz de correlação para a obtenção de um melhor ajuste. Outra alternativa, também abordada neste trabalho, é a utilização de um modelo linear generalizado misto, no qual o uso de efeitos aleatórios também introduz uma correlação entre observações que tenham algum efeito em comum. Essas duas metodologias são aplicadas a um conjunto de dados obtidos de um experimento para avaliar certas condições na germinação de sementes de mamona da cultivar AL Guarany 2002, com o objetivo de se verificar qual o melhor modelo de estimação para esses dadospt
dc.description.abstractExperiments whose response variables are counts or proportions are very common in agriculture. For this type of data, if the observational units are independent, the methodology of generalized linear models can be appropriate. On the other hand, when responses are dependent or clustered, there is a correlation between the observations and that has to be taken into consideration in the analysis to avoid incorrect inferences about the regression coefficients. In the literature there are techniques available for modeling and analyzing such type data, the models being extensions of generalized linear models. The present study explores the use of: 1) generalized estimation equations, that includes a correlation matrix to obtain a better fit; 2) generalized linear mixed models, that introduce a correlation between clustered observations though the addition of random effects in the model. These two methodologies are applied to a data set obtained from an experiment to evaluate certain conditions on the germination of seeds of castor bean cultivar AL Guarany 2002 with the objective of determining the best estimation model for such dataen
dc.format.extentix, 108 f. : il. color., gráfs., tabs.
dc.identifier.aleph000633436
dc.identifier.capes33004064021P7
dc.identifier.citationBARBOSA, Luciano. Metodologias estatísticas na análise de germinação de sementes de mamona. 2010. ix, 108 f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências Agronômicas, 2010.
dc.identifier.filebarbosa_l_dr_botfca.pdf
dc.identifier.lattes0419131532719994
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/101848
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.sourceAleph
dc.subjectMamona - Cultivopt
dc.subjectModelos lineares (Estatistica)pt
dc.subjectGeneralized linear mixed modelen
dc.subjectGeneralized estimation equationen
dc.titleMetodologias estatísticas na análise de germinação de sementes de mamonapt
dc.typeTese de doutorado
unesp.author.lattes0419131532719994
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Ciências Agronômicas, Botucatupt
unesp.graduateProgramAgronomia (Energia na Agricultura) - FCApt
unesp.knowledgeAreaEnergia na agriculturapt

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