Data/hora: 03/06/2024 17:55:33

Biblioteca(s): 	Embrapa Meio Ambiente.	
Data corrente: 	16/10/2013	
Data da última atualização: 	19/06/2023	
Autoria: 	PAZIANOTTO, R. A. A.; MAIA, A. de H. N.	
Afiliação: 	RICARDO ANTONIO ALMEIDA PAZIANOTTO, CNPMA; ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA.	
Título: 	Programa R para seleção de preditores em modelos de superfície de resposta.	
Ano de publicação: 	2013	
Fonte/Imprenta: 	In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 58.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 15., 2013, Campina Grande. Modelagem estatística em áreas multidisciplinares: impactos causados pelas mudanças climáticas na Região Nordeste: anais. Campina Grande: Sociedade Internacional de Biometria, 2013. 5 p.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Superfícies de resposta são modelos empíricos amplamente utilizados para descrever padrões de resposta de variáveis de interesse a variações em preditores contínuos. Um tipo de particular interesse para dados agrícolas é a superfície de resposta quadrática cujos preditores são os efeitos lineares dos fatores A e B, sua interação (AxB) e respectivos efeitos quadráticos (EDMONDSON, 1991; BARROS, 1999). Em experimentos com um grande número de variáveis-resposta, é comum que para algumas delas, a contribuição de algum efeito seja negligível, o que requer exclusão de preditores para obtenção de um modelo reduzido (PETTER et al, 2012). Os métodos tradicionais de seleção de preditores utilizados em regressão múltipla, como por exemplo, o stepwise, não podem ser empregados nesse caso, devido à natureza hierárquica dos efeitos em modelos de superfície de resposta: os termos lineares não podem ser excluídos sempre que a interação ou respectivos termos quadráticos permaneçam no modelo (MACCULLAGH & NELDER, 1983). Outro aspecto importante é alteração dos valores p associados aos parâmetros do modelo cada vez que ocorre a exclusão de um preditor, em decorrência da não ortogonalidade das colunas da matriz do delineamento. Neste trabalho, discutimos algumas limitações de procedimentos do SAS/STAT® e pacotes do R utilizados na análise de superfícies de resposta e apresentamos um programa R para seleção de preditores em modelos mistos onde a parte do modelo correspondente aos fatores fixos é representada por uma superfície de resposta. É apresentado exemplo de seleção de preditores num modelo de superfície de resposta quadrática, para dados provenientes de um delineamento casualizado em blocos. São discutidas limitações e possíveis extensões do algoritmo para modelos mistos com estruturas mais complexas associadas aos fatores aleatórios.	
Palavras-Chave: 	Modelo empírico.	
Thesagro: 	Estatística agrícola; Regressão linear.	
Thesaurus Nal: 	Agricultural statistics; Linear models.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/91038/1/2013AA60.pdf	
Registro original: 	Embrapa Meio Ambiente (CNPMA)	
Exemplares: 	CNPMA - (12836-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS