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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
14/11/1996 |
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Data da última atualização: |
07/08/2007 |
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Autoria: |
SOARES, J. F. |
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Título: |
Medidas repetidas com variancias crescentes. |
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Ano de publicação: |
1996 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO NACIONAL DE PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA, 12., 1996, Caxambu. Resumos... São Paulo: ABE, 1996. |
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Páginas: |
p.398 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Resumo. |
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Conteúdo: |
Em experimentos com medidas repetidas, a mesma unidade de estudo e observada sob diferentes condicoes. Nestas circunstancias, os dados gerados provem de variaveis dependentes, fato que deve ser connsiderado na analise. O modelo probabilistico para estes dados pode ser visto como a reuniao de dois sub-modelos: o primeiro para a media das observacoes e o outro para a matriz de covariancia (Ware (1985)). Para se obter o modelo da media toda a cultura desenvolvida para o uso dos modelos de regressao tem sido utilizada. O modelamento da matriz de covariancia so lentamente vai aparecendo na literatura. A analise classica (Winer (1971)) impunha uma estrutura rigida, a simetria composta, nao porque haja evidencia de sua adequacao generalizada, mas porque era a unicapara a qual existiam metodos viaveis para a estimacao dos parametros dos modelos da media e da matriz de correlacao. A grande dificuldade para obtencao de progresso nesta questao residia no fato de que nao era, computacionalmente, viavel estimar-se os parametros do modelo, caso fosse escolhida uma estrutura de correlacao qualquer. Este problema comecou a ser resolvido com o trabalho de Harville (1977). Jenrich (1986) produziu algoritmos mais tarde reunidos na rotina BMDP. Este programa tornou viavel o ajuste, via o metodo de maxima verossimilhanca, de um modelo com especificacao geral da estrutura de correlacao. A partir desses resultados tornou-se possivel modelar situacoes especificas. O objetivo deste artigo e apresentar o modelo usado para uma (...) MenosEm experimentos com medidas repetidas, a mesma unidade de estudo e observada sob diferentes condicoes. Nestas circunstancias, os dados gerados provem de variaveis dependentes, fato que deve ser connsiderado na analise. O modelo probabilistico para estes dados pode ser visto como a reuniao de dois sub-modelos: o primeiro para a media das observacoes e o outro para a matriz de covariancia (Ware (1985)). Para se obter o modelo da media toda a cultura desenvolvida para o uso dos modelos de regressao tem sido utilizada. O modelamento da matriz de covariancia so lentamente vai aparecendo na literatura. A analise classica (Winer (1971)) impunha uma estrutura rigida, a simetria composta, nao porque haja evidencia de sua adequacao generalizada, mas porque era a unicapara a qual existiam metodos viaveis para a estimacao dos parametros dos modelos da media e da matriz de correlacao. A grande dificuldade para obtencao de progresso nesta questao residia no fato de que nao era, computacionalmente, viavel estimar-se os parametros do modelo, caso fosse escolhida uma estrutura de correlacao qualquer. Este problema comecou a ser resolvido com o trabalho de Harville (1977). Jenrich (1986) produziu algoritmos mais tarde reunidos na rotina BMDP. Este programa tornou viavel o ajuste, via o metodo de maxima verossimilhanca, de um modelo com especificacao geral da estrutura de correlacao. A partir desses resultados tornou-se possivel modelar situacoes especificas. O objetivo deste artigo e apresent... Mostrar Tudo |
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Categoria do assunto: |
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773 $tIn: SIMPÓSIO NACIONAL DE PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA, 12., 1996, Caxambu. Resumos... São Paulo: ABE, 1996.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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| 1. |  | TONATTO, M.; ZDZIARSKI, A. D.; MEIRA, D.; PANHO, M. C.; ZANELLA, R.; MENEGAZZI, C. P.; COLONELLI, L. L.; FERNANDES, R. A. T.; CAMPAGNOLLI, O. R.; BENIN, G. Yield potential of modern soybean cultivars under high and low input levels. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 57, e02852, 2022. Título em português: Potencial de rendimento de cultivares de soja modernas sob níveis alto e baixo de insumos.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 2. | | KLEIN, L. A.; MARCHIORO, V. S.; TOEBE, M.; OLIVOTO, T.; MEIRA, D.; ALBERTI, J. V.; FINATTO, J. L. B.; GARAFINI, D. C.; SCARAVONATTO, B.; AZEREDO, N. S. de; ULBRIK, G.; OSMARI, C. F.; FOGUESATTO, C. B. Adaptability and stability of black oat genotypes using the GGE biplot analysis. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 59, e03483, 2024. Título em português: Adaptabilidade e estabilidade de genótipos de aveia-preta com uso da análise GGE biplot.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 3. | | MILIOLI, A. S.; MEIRA, D.; PANHO, M. C.; MANDELLA, L. A.; WOYANN, L. G.; TODESCHINI, M. H.; ZDZIARSKI, A. D.; CAMPAGNOLLI, O. R.; MENEGAZZI, C. P.; COLONELLI, L. L.; FERNANDES, R. A. T.; MELO, C. L. P. de; OLIVEIRA, M. F. de; BERTAGNOLLI, P. F.; ARIAS, C. A. A.; GIASSON, N. F.; MATSUMOTO, M. N.; QUIROGA, M; SILVA, R. R.; BERTAN, I.; CAPELIN, M. A.; MATEI, G.; BENIN, G. Genetic improvement of soybeans in Brazil: South and Midwest regions Crop Science, v. 62, n. 6, p. 2276-2293, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
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