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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Hortaliças. |
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Data corrente: |
23/06/1999 |
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Data da última atualização: |
23/06/1999 |
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Autoria: |
FERREIRA, P. E.; CORDEIRO, C. M. T. |
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Afiliação: |
EMBRAPA-CNPH, Brasilia, DF. |
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Título: |
Os testes estatisticos: excessos no seu uso na experimentacao em hortalicas. |
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Ano de publicação: |
1985 |
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Fonte/Imprenta: |
Horticultura Brasileira, Brasilia, v.3, n.1, p.5-8, maio 1985. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Statistical tese; Teste de hipotese. |
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Thesagro: |
Estatística; Hortaliça. |
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Thesaurus Nal: |
vegetables. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Registro original: |
Embrapa Hortaliças (CNPH) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
16/10/2013 |
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Data da última atualização: |
19/06/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PAZIANOTTO, R. A. A.; MAIA, A. de H. N. |
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Afiliação: |
RICARDO ANTONIO ALMEIDA PAZIANOTTO, CNPMA; ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA. |
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Título: |
Programa R para seleção de preditores em modelos de superfície de resposta. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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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. |
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Idioma: |
Português |
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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. MenosSuperfícies 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... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Modelo empírico. |
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Thesagro: |
Estatística agrícola; Regressão linear. |
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Thesaurus NAL: |
Agricultural statistics; Linear models. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/91038/1/2013AA60.pdf
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Marc: |
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260 $aIn: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 58.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 15., 2013, Campina Grande. Modelagem estatística em áreas multidisciplinares: impactos causados pelas mudanças climáticas na Região Nordeste: anais. Campina Grande: Sociedade Internacional de Biometria, 2013. 5 p.$c2013
520 $aSuperfícies 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.
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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