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Registros recuperados : 434 | |
143. | | CAMPOS, Z.; MOURAO, G.; MUNIZ, F. de L.; MAFFEI, F.; BOTERO-ARIAS, R.; MAGNUSSON, W. E. Direções para mitigar os impactos da seca extrema nas populações de jacarés (Caiman Yacare) no Pantanal. Oecologia Australis, v. 26, n. 3, p. 403-410, 2022. Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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145. | | ARRUDA, W. de S.; ÁVILA, R. W.; FERREIRA, V. L.; MOURÃO, G. de M. Dieta de Physalaemus albonotatus (Steindachner, 1864) (Anura: Leptodactylidae) da Morraria Santa Cruz, Corumbá, MS, Brasil. In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA PANTANAL, 1.; SEMANA DE BIOLOGIA, 7., 2007, Corumbá. Resumos...Corumbá: Embrapa Pantanal, 2007. (Embrapa Pantanal. Documentos, 89). 1 p. Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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146. | | SILVA, M. P.; MAURO, R. de A.; MOURAO, G. M.; COUTINHO, M. E. Distribuicao e quantificacao de classes de vegetacao do Pantanal atraves de levantamento aereo. Revista Brasileira de Botanica, Sao Paulo, v.23, n.2, p.143-152, jun., 2000. Biblioteca(s): Embrapa Pantanal. |
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Registros recuperados : 434 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
26/03/2008 |
Data da última atualização: |
27/06/2018 |
Autoria: |
SILVA, F. F. e; SÁFADI, T.; MUNIZ, J. A.; AQUINO, L. H. de; MOURÃO, G. B. |
Afiliação: |
Fabyano Fonseca e Silva, Universidade Federal de Viçosa; Thelma Sáfadi, Universidade Federal de Lavras; Joel Augusto Muniz, Universidade Federal de Lavras; Luiz Henrique de Aquino, Universidade Federal de Lavras; Gerson Barreto Mourão, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz. |
Título: |
Comparação bayesiana de modelos de previsão de diferenças esperadas nas progênies no melhoramento genético de gado Nelore. |
Ano de publicação: |
2008 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 43, n. 1, p. 37-45, jan. 2008 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi realizar uma análise bayesiana de modelos auto-regressivos de ordem p, AR(p), para dados em painel referentes às diferenças esperadas nas progênies (DEP) de touros da raça Nelore publicados de 2000 a 2006. Neste trabalho, adotou-se o modelo AR(2), indicado pela análise prévia da função de autocorrelação parcial. As comparações entre as prioris, realizadas por meio do Fator de Bayes e do Pseudo-Fator de Bayes, indicaram superioridade da priori independente t-Student multivariada ? Gama inversa em relação à priori hierárquica Normal multivariada ? Gama inversa e a priori de Jeffreys. Os resultados indicam a importância de se dividir os animais em grupos homogêneos de acordo com a acurácia. Constatou-se também que, em média, a eficiência de previsão dos valores de DEP para um ano futuro foi próxima de 80%. |
Palavras-Chave: |
algoritmos MCMC; autoregressive model; dados em painel; MCMC algorithm; modelo auto-regressivo; panel data. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/38134/1/43n01a06.pdf
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Marc: |
LEADER 01623naa a2200241 a 4500 001 1123177 005 2018-06-27 008 2008 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSILVA, F. F. e 245 $aComparação bayesiana de modelos de previsão de diferenças esperadas nas progênies no melhoramento genético de gado Nelore. 260 $c2008 520 $aO objetivo deste trabalho foi realizar uma análise bayesiana de modelos auto-regressivos de ordem p, AR(p), para dados em painel referentes às diferenças esperadas nas progênies (DEP) de touros da raça Nelore publicados de 2000 a 2006. Neste trabalho, adotou-se o modelo AR(2), indicado pela análise prévia da função de autocorrelação parcial. As comparações entre as prioris, realizadas por meio do Fator de Bayes e do Pseudo-Fator de Bayes, indicaram superioridade da priori independente t-Student multivariada ? Gama inversa em relação à priori hierárquica Normal multivariada ? Gama inversa e a priori de Jeffreys. Os resultados indicam a importância de se dividir os animais em grupos homogêneos de acordo com a acurácia. Constatou-se também que, em média, a eficiência de previsão dos valores de DEP para um ano futuro foi próxima de 80%. 653 $aalgoritmos MCMC 653 $aautoregressive model 653 $adados em painel 653 $aMCMC algorithm 653 $amodelo auto-regressivo 653 $apanel data 700 1 $aSÁFADI, T. 700 1 $aMUNIZ, J. A. 700 1 $aAQUINO, L. H. de 700 1 $aMOURÃO, G. B. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 43, n. 1, p. 37-45, jan. 2008
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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