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Registros recuperados : 230 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste. |
Data corrente: |
18/05/2012 |
Data da última atualização: |
22/02/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 2 |
Autoria: |
FREITAS, A. R. de; FERREIRA, R. de P.; MOREIRA, A. |
Afiliação: |
ALFREDO RIBEIRO DE FREITAS, CPPSE; REINALDO DE PAULA FERREIRA, CPPSE; ADONIS MOREIRA, CNPSO. |
Título: |
Análises de dados de medidas repetidas por meio do modelo linear geral e do modelo misto. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
Revista de Ciências Agrárias, v. 54, n. 3, p. 214-224, set./dez. 2011. |
DOI: |
10.4322/rca.2012.017 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O delineamento em blocos casualizados com parcelas divididas (split-plot) é um dos mais utilizados na agricultura. São muito comuns situações em que medidas repetidas avaliadas na parcela ao longo do tempo sejam analisadas como split-plot e, dependendo da estrutura de covariância que modela os erros dentro da parcela, tanto o modelo linear geral (GLM) quanto o modelo misto (MIXED) do SAS podem ser utilizados para análise. O objetivo foi avaliar as diferenças entre os procedimentos GLM e MIXED em blocos casualizados, nos quais as subparcelas são analisadas como medidas repetidas. Utilizou-se a análise de dados de produção de matéria seca (PMS) de um experimento em blocos casualizados de alfafa com 20 cortes, realizados quando aproximadamente 10% das plantas estavam em florescimento. O GLM não permite a modelagem da estrutura de covariância dos dados, porém é apropriado para ajustar modelos lineares gerais pelo método dos quadrados, produzindo resultados corretos em análises de medidas repetidas quando a condição de circularidade e esfericidade é atendida, isto é, a matriz de covariâncias é simetria composta (CS); o procedimento MIXED apresenta matriz mais apropriada do que a CS, por disponibilizar cerca de 40 tipos de estruturas de covariâncias, quando os dados têm distribuição normal. |
Palavras-Chave: |
(Co) variância dos erros; Análise de produção; Circularidade e esfericidade. |
Thesagro: |
Matéria Seca; Matriz. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/59539/1/PROCI-2012.00033.pdf
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Marc: |
LEADER 02030naa a2200217 a 4500 001 1924884 005 2023-02-22 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.4322/rca.2012.017$2DOI 100 1 $aFREITAS, A. R. de 245 $aAnálises de dados de medidas repetidas por meio do modelo linear geral e do modelo misto.$h[electronic resource] 260 $c2011 520 $aO delineamento em blocos casualizados com parcelas divididas (split-plot) é um dos mais utilizados na agricultura. São muito comuns situações em que medidas repetidas avaliadas na parcela ao longo do tempo sejam analisadas como split-plot e, dependendo da estrutura de covariância que modela os erros dentro da parcela, tanto o modelo linear geral (GLM) quanto o modelo misto (MIXED) do SAS podem ser utilizados para análise. O objetivo foi avaliar as diferenças entre os procedimentos GLM e MIXED em blocos casualizados, nos quais as subparcelas são analisadas como medidas repetidas. Utilizou-se a análise de dados de produção de matéria seca (PMS) de um experimento em blocos casualizados de alfafa com 20 cortes, realizados quando aproximadamente 10% das plantas estavam em florescimento. O GLM não permite a modelagem da estrutura de covariância dos dados, porém é apropriado para ajustar modelos lineares gerais pelo método dos quadrados, produzindo resultados corretos em análises de medidas repetidas quando a condição de circularidade e esfericidade é atendida, isto é, a matriz de covariâncias é simetria composta (CS); o procedimento MIXED apresenta matriz mais apropriada do que a CS, por disponibilizar cerca de 40 tipos de estruturas de covariâncias, quando os dados têm distribuição normal. 650 $aMatéria Seca 650 $aMatriz 653 $a(Co) variância dos erros 653 $aAnálise de produção 653 $aCircularidade e esfericidade 700 1 $aFERREIRA, R. de P. 700 1 $aMOREIRA, A. 773 $tRevista de Ciências Agrárias$gv. 54, n. 3, p. 214-224, set./dez. 2011.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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