Estatística Aplicada e Biometria
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Item Análise estatística espacial na avaliação de produtividade no melhoramento genético do feijoeiro(Universidade Federal de Viçosa, 2009-02-18) Feres, Andréia Luiza Gonzaga; Carneiro, José Eustáquio de Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783648T9; Santos, Nerilson Terra; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782537A2; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4248084A7; Cecon, Paulo Roberto; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788114T5; Martins Filho, Sebastião; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282T5A dependência espacial é a propensão pela qual o valor de uma variável observada em certa posição tende a assemelhar-se mais aos valores vizinhos do que ao restante das observações do conjunto amostral. O objetivo deste trabalho foi a avaliação da eficiência de alguns métodos de análise estatística espacial para melhorar a precisão experimental em ensaios de seleção de famílias em programa de melhoramento genético do feijoeiro. Foram utilizados dados para produtividade de oito experimentos montados em látice, conduzidos na estação experimental de Coimbra, pertencente ao Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Viçosa (UFV). Para cada análise, foram analisados os métodos de análise de vizinhança: método das médias móveis, método de Papadakis, reaplicação das médias móveis, reaplicação do método Papadakis e o método com erros dependentes em comparação com a análise tradicional em látice, que desconsidera a dependência espacial entre parcelas quanto ao ajuste dos modelos e à classificação das famílias avaliadas. Foi verificada a existência da dependência espacial nos experimentos pelo teste de Durbin-Watson, semivariograma empírico e teórico com o ajustamento de um modelo geoestatístico para resíduos, verificando a coerência dos dados e percebendo a ocorrência da dependência espacial em seis dos oito experimentos avaliados (capítulo 1). Dos seis experimentos, cinco apresentaram dependência espacial para análise em blocos e um para análise em látice e em blocos, com alcance variando de 2,6 a 33,3 m. No capítulo 2, foram utilizados o teste de Durbin-Watson para verificar a dependência espacial entre resíduos para as diferentes metodologias, além do critério de informação de Akaike (AIC) e do teste da razão da verossimilhança (LRT) para comparar o ajuste dos modelos. Utilizaram-se o coeficiente de variação e a eficiência relativa para comparar a eficiência das metodologias testadas em relação à análise em látice. Também foram utilizados o coeficiente de correlação de Spearman e a eficiência de seleção para comparar as classificações de famílias do feijoeiro obtidas na análise em látice e pelos métodos de análise espacial. Verificou-se que os métodos de análise espacial ajustaram-se melhor aos dados em relação aos métodos que assumem erros independentes. Quanto à precisão experimental, a eficiência da análise em látice foi maior em relação à análise em blocos quando há maior dependência espacial. Os métodos de análise espacial, médias móveis, Papadakis e o método com erros dependentes apresentaram razoável eficiência, enquanto as metodologias propostas, reaplicações das médias móveis e Papadakis foram altamente eficientes em relação à análise em látice, sendo mais eficiente o método reaplicação de Papadakis cuja vizinhança é composta por uma parcela superior e uma inferior em relação à parcela referência. Os métodos testados apresentaram razoável nível de concordância em relação às famílias selecionadas na análise em látice. As metodologias de reaplicação de médias móveis e reaplicação de Papadakis mostram-se altamente eficientes para melhorar a precisão experimental, além de conseguir garantir a independência entre resíduos, sendo uma excelente alternativa de análise em relação à análise em látice.Item Eficiência da análise estatística espacial na classificação de famílias do feijoeiro - estudo via simulação(Universidade Federal de Viçosa, 2011-02-24) Campos, Josmar Furtado de; Peternelli, Luiz Alexandre; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723301Z7; Cecon, Paulo Roberto; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788114T5; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; http://lattes.cnpq.br/9936261923678557; Santos, Gérson Rodrigues dos; http://lattes.cnpq.br/0674757734832405; Finger, Fernando Luiz; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783681Y0O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da análise Espacial, que considera erros dependentes espacialmente, para classificação de famílias de feijoeiro em relação às análises tradicionais em blocos casualizados e em látice que assumem erros independentes. Considerou-se diferentes graus de dependência espacial e de precisão experimental. Foram tomados como referência para simulação os resultados de sete ensaios instalados em látice quadrado simples para avaliação genética da produtividade de grãos (g/parcela) de famílias e cultivares de feijoeiro das safras de inverno e das águas de 2007 e 2008. A partir dos resultados apresentados na simulação, foi possível avaliar a qualidade dos respectivos experimentos com base nas diferentes análises (Bloco, Látice e Espacial) e médias simuladas das 100 famílias nos diferentes cenários para Dependência Espacial (DE) e Acurácia Seletiva (AS). No processo de simulação, a média de produção (645 g/parcela), bem como a variância residual (7744,00), foi definida com base nos resultados de análises em blocos de ensaios do programa de melhoramento do feijoeiro da UFV. Para a composição dos cenários simulados foram consideradas quatro magnitudes de dependência espacial (nula, baixa, média e alta), correspondendo aos alcances 0, 25, 50 e 100% da distância máxima entre parcelas. Também foram simuladas três classes de acurácia seletiva (0,95, 0,80 e 0,60), correspondente a precisão experimental muito alta, alta e média, respectivamente. A classificação real das famílias foi utilizada para avaliar a eficiência das metodologias de análise testadas através da correlação de Spearman aplicada às ordens de classificação genotípica e da Eficiência de Seleção entre classificações com base nas metodologias testadas e na classificação real, para a seleção de 10, 20 e 30% das melhores famílias. Para comparar a eficiência de ajuste dos modelos testados, foi utilizado o critério de Informação de Akaike (AIC), baseado em verossimilhança. A análise Espacial apresentou estimativas de variância residual muito próxima da variância residual simulada e maior acurácia seletiva estimada em todos os cenários, indicando maior precisão experimental. Com a redução na acurácia seletiva e aumento na dependência espacial, observou-se maior influência do tipo de análise sobre a classificação das famílias, sendo que a análise espacial apresentou os melhores resultados, proporcionando seleção mais eficiente das famílias do feijoeiro do que as análises tradicionais em Látice e em Blocos casualizados, principalmente, para seleção de menor número de famílias. Os resultados para acurácia seletiva estimada em função da estatística F foram muito próximos aos obtidos para a correlação de Spearman entre médias estimadas e simuladas para as famílias, indicando que a acurácia seletiva deve ser utilizada como medida de precisão experimental nos ensaios de avaliação genética.Item Funções splines para estudo de curvas de crescimento em ovinos cruzados(Universidade Federal de Viçosa, 2011-02-15) Oliveira, Diana Campos de; Silva, Fabyano Fonseca e; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4766260Z2; Carneiro, Paulo Luiz Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4795534Y2; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; http://lattes.cnpq.br/5590989526236090; Santos, Gérson Rodrigues dos; http://lattes.cnpq.br/0674757734832405; Nascimento, Carlos Souza do; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4734058H3Os objetivos deste trabalho foram utilizar a regressão spline para descrever curvas de crescimento em ovinos cruzados, comparar a qualidade de ajuste da regressão spline com modelos não-lineares usuais e aplicar teste para identidade de modelos para verificar se há diferença entre os parâmetros dos modelos de curvas de crescimento ajustadas para três grupos genéticos. Foram utilizadas, nesse trabalho, informações de pesagens de animais dos seguintes grupos genéticos de ovinos de corte: Dorper x Morada Nova (DMN), Dorper x Rabo Largo (DRL), Dorper x Santa Inês (DSI). Foram ajustadas curvas de crescimento através dos modelos não-lineares von Bertalanffy, Richards e Brody e das funções splines linear-linear, linear-platô e linear-linear-linear para cada grupo genético. As splines e os modelos não-lineares foram comparados através dos seguintes avaliadores da qualidade de ajuste: AIC (critério de informação de Akaike), BIC (critério de informação bayesiano), Coeficiente de determinação ajustado (Raj 2). As splines apresentaram melhor ajuste do que os modelos não- lineares, sendo a linear-platô a mais indicada para descrever a relação de peso-idade dos ovinos em estudo. De acordo com testes de identidade de modelos, o grupo genético DSI foi o que apresentou maior precocidade e maior ganho de peso diário, sendo indicado para produção de carne.Item Interação genótipos ambientes em animais via modelos de normas de reação(Universidade Federal de Viçosa, 2012-02-17) Rodrigues, Daniele Tôrres; Resende, Marcos Deon Vilela de; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4709374E4; Silva, Fabyano Fonseca e; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4766260Z2; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; http://lattes.cnpq.br/4682555268827167; Souza, Gustavo Henrique de; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4760298P6Uma questão básica no melhoramento genético animal é se a seleção dos animais praticada em um determinado ambiente resulta em progresso genético em outro tipo de ambiente. A presença de interação genótipos ambientes (IGA) é caracterizada pela resposta diferenciada dos genótipos às variações ambientais, o que pode ocasionar alteração na classificação dos genótipos nos diferentes ambientes. Dentre as formas de se avaliar a IGA, os modelos de norma de reação (MNR) têm se destacado, atualmente, em todo o mundo. O MNR linear é uma função de covariância que permite atribuir a cada animal, dois coeficientes de regressão aleatórios (intercepto e inclinação) que predizem o valor genético em função do ambiente. Assim, cada animal terá um valor genético predito para cada ambiente. Este estudo tem o objetivo de verificar a presença de IGA para peso à desmama em bovinos da raça Nelore Mocho criados em diferentes regiões produtoras no Nordeste do Brasil, utilizando o modelo de normas de reação. Ajustou-se dois modelos de normas de reação aos dados, MNR em dois passos e o MNR em um passo. O primeiro utiliza um modelo sem considerar a interação genótipos ambientes para obter estimativas dos efeitos de ambiente e em seguida as utiliza como uma covariável conhecida em um modelo de regressão aleatória e o segundo, sob o enfoque Bayesiano, estima todos os parâmetros simultaneamente. As análises foram realizadas por meio dos softwares SAS, R, AMC e Intergen. Com base em dois dos três critérios utilizados para escolha do modelo, o que melhor se ajustou aos dados foi o MNR em um passo. Por meio deste modelo foi possível verificar a presença de interação genótipos ambientes e estimar o valor genético dos animais para cada região produtora do Nordeste, para a característica peso à desmama. Assim, é possível recomendar os reprodutores mais apropriados para cada ambiente estudado, capitalizando os efeitos da IGA.Item Modelos não lineares mistos na análise de curvas de crescimento de bovinos da raça Tabapuã(Universidade Federal de Viçosa, 2014-02-21) Pereira, Nayara Negrão; Emiliano, Paulo César; http://lattes.cnpq.br/8618494924305058; Silva, Fabyano Fonseca e; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4766260Z2; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; http://lattes.cnpq.br/4659985829304226; Carneiro, Joel Camilo Souza; http://lattes.cnpq.br/1544158841325922A análise de curvas de crescimento de animais tem sido muito utilizada para aumentar a eficiência da pecuária de corte. Estudos relacionados a curvas de crescimento com modelos não lineares mistos podem ter aplicações estratégicas em programas de melhoramento genético na definição de critérios de seleção para precocidade e ganho de peso, tendo em vista, que para cada indivíduo é estimado um coeficiente aleatório, facilitando a identificação e seleção de animais mais eficientes com base nos coeficientes. Essa metodologia considera a variabilidade entre e dentro de indivíduos. O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do ajuste de curvas de crescimento através de modelos não lineares mistos. Foram ajustados os modelos não lineares Michaelis-Menten Modificado, Logístico, von Bertalanffy, Gompertz, Richards e Brody, com e sem a incorporação de efeitos aleatórios para análise de curva de crescimento de bovinos de corte da raça Tabapuã. Para comparação entre modelos fixos e mistos foram utilizados os seguintes avaliadores de qualidade de ajuste: critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação bayesiano (BIC), desvio médio absoluto (DMA), erro quadrático médio (EQM) e coeficiente de determinação (R2). A utilização de modelos não lineares mistos foi eficiente para descrever curvas de crescimento de bovinos.Item Número mínimo de pesagens para estimação dos parâmetros de curvas de crescimento para ovinos de corte cruzados(Universidade Federal de Viçosa, 2011-02-14) Cordeiro, Liliane Lopes; Malhado, Carlos Henrique Mendes; http://lattes.cnpq.br/5601650485786906; Silva, Carlos Henrique Osório; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785396A6; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; http://lattes.cnpq.br/2238476756195003; Nascimento, Carlos Souza do; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4734058H3; Santos, Gérson Rodrigues dos; http://lattes.cnpq.br/0674757734832405O objetivo deste trabalho foi verificar o efeito de restrições no conjunto de dados quanto ao número mínimo de pesagens por animal sobre a estimação de parâmetros de modelos não-lineares de curvas de crescimento para ovinos cruzados. Utilizou-se dados de pesos médios por idade e pesos individuais por idade de 74 animais mestiços, do cruzamento Texel x Santa Inês criados na região nordeste para estimar os parâmetros das curvas de crescimento. Foram utilizadas 7 estruturas de dados com restrição de no mínimo 5, 6, 7, 8, 9 ou 10 pesagens por animal e sem restrição. Os modelos Brody, von Bertalanffy, Logístico e Gompertz foram ajustados aos dados de peso-idade. A qualidade de ajuste dos modelos em função da restrição nos dados foi avaliada pelo coeficiente de determinação ajustado (R2 aj), Erro de Predição Médio (EPM) e o Quadrado Médio do Resíduo (QMR). Técnicas usuais de diagnóstico, como pontos de alavanca, pontos aberrantes e medidas influentes foram utilizadas para a identificação de pontos atípicos. Todas as estruturas de dados apresentaram estimativas para o peso adulto, taxa de maturidade, taxa de crescimento instantâneo, taxa de crescimento instantâneo relativo e ponto de inflexão muito próximos e condizentes com a literatura. Como os valores de R2 aj, EPM e QMR foram próximos, conclui-se que com ou sem restrição, a qualidade de ajuste foi muito similar. Portanto, a utilização de dados com grande variação no número de pesagens por animal (de 4 a 13 pesagens) não comprometeu a qualidade de ajuste dos modelos. Pode-se concluir, também, que é possível obter boa qualidade de ajuste mesmo para conjunto de dados com poucos animais, desde que estes apresentem maior freqüência de pesagens.Item Transformação de box-cox e escores de blom para correção da heterogeneidade de variâncias do peso de bovinos(Universidade Federal de Viçosa, 2013-04-26) Miranda, Gislane Natália de Souza; Santos, Gérson Rodrigues dos; http://lattes.cnpq.br/0674757734832405; Cecon, Paulo Roberto; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788114T5; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; http://lattes.cnpq.br/8242841305562400; Souza, Gustavo Henrique de; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4760298P6O objetivo deste trabalho foi verificar a eficiência das transformações de Box- Cox e escores de Blom na correção da heterogeneidade de variâncias fenotípicas dos pesos ajustados de bovinos da raça Tabapuã do Nordeste brasileiro para os fatores regiões de produção, idades e sexos. Foram utilizados dados da raça Tabapuã do Nordeste brasileiro, coletados a partir de 1970, provenientes do controle de desenvolvimento ponderal da Associação Brasileira de Criadores de Zebuíno (ABCZ) com informações relativas a pesos ajustados para 205, 365 e 550 dias de idade. As transformações em escores de Blom e Box-Cox foram utilizadas na tentativa de corrigir a heterogeneidade de variâncias para os fatores regiões de produção, idades e sexos. O teste de Bartlett foi aplicado antes e após a transformação dos dados para verificar se houve redução da heterogeneidade de variâncias fenotípicas. A transformação em escores de Blom foi efetiva na redução dos coeficientes de assimetria e curtose e mostrou-se mais adequada do que a transformação de Box-Cox para correção da heterogeneidade de variâncias fenotípicas entre regiões de produção, idades e sexos, uma vez que apresentou um maior número de resultados favoráveis.