Estatística Aplicada e Biometria

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    Regressão logística politômica ordinal: Avaliação do potencial de Clonostachys rosea no biocontrole de Botrytis cinerea
    (Universidade Federal de Viçosa, 2012-07-23) Lara, Evandro de Avila e; Maffia, Luiz Antônio; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783229P9; Silva, Carlos Henrique Osório; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785396A6; Martins Filho, Sebastião; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282T5; http://lattes.cnpq.br/5652280779186064; Bhering, Leonardo Lopes; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4764363E6; Santos, Gérson Rodrigues dos; http://lattes.cnpq.br/0674757734832405
    O uso da regressão logística como uma ferramenta estatística para modelar a probabilidade de um evento em função de uma ou mais variáveis explicativas, tem crescido entre pesquisadores em várias áreas, inclusive na Fitopatologia. À respeito da regressão logística dicotômica, na qual a variável resposta é do tipo binária ou dummy, é extenso o número de trabalhos na literatura que abordam a modelagem, as pressuposições e a interpretação das análises, bem como alternativas de implementação em pacotes estatísticos. No entanto, quando a variável resposta requer que se utilize três ou mais categorias, o número de publicações é escasso. Isso devido não somente à escassez de publicações relevantes sobre o assunto, mas também à inerente dificuldade de abrangência sobre o tema. No presente trabalho aborda-se a aplicabilidade do modelo de regressão logística politômica ordinal, bem como as diferenças entre os modelos de chances proporcionais, chances proporcionais parciais e chances não proporcionais. Para isso, foram analisados dados de um experimento em que se avaliou o potencial do fungo antagonista Clonostachys rosea no biocontrole da doença denominada mofo cinzento , causada por Botrytis cinerea em morangueiro e tomateiro. Os modelos de chances proporcionais parciais e não proporcionais foram ajustados e comparados, uma vez que o teste score de proporcionalidade acusou rejeição da pressuposição de chances proporcionais. As estimativas dos coeficientes dos modelos bem como das razões de chances foram interpretadas em termos práticos para a Fitopatologia. A regressão logística politômica ordinal se apresentou como uma importante ferramenta estatística para predição de valores, mostrando o potencial do C. rosea em se tornar um produto comercial a ser desenvolvido e usado no controle biológico da doença, pois a aplicação de C. rosea foi tão ou mais eficiente do que a utilização de fungicidas no controle do mofo cinzento.
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    Comparação das funções de ligação logit e probit em regressão binária considerando diferentes tamanhos amostrais
    (Universidade Federal de Viçosa, 2013-02-20) Freitas, Leillimar dos Reis; Silva, Fabyano Fonseca e; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4766260Z2; Ribeiro Junior, José Ivo; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282Y6; Martins Filho, Sebastião; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282T5; http://lattes.cnpq.br/4304104026481353; Almeida, Fernanda Maria de; http://lattes.cnpq.br/4829259372237308
    Considerou-se um estudo de regressão binária por meio as funções de ligação logit e probit visando verificar a robustez das funções de ligação diante da variação do tamanho da amostra. Estas funções de ligação utilizam, respectivamente, as distribuições acumuladas logística e normal, sendo a principal diferença entre elas os valores de probabilidades nos extremos da variável independente. Dentro desse contexto, foram realizadas simulações com 500 repetições utilizando amostras de 10 diferentes tamanhos, desde 10 a 91, com uma diferença entre as sucessivas amostras de 9 unidades. As medidas de desempenho percentual de convergência, erro quadrático médio da probabilidade geral, erro quadrático médio da probabilidade específica, teste Wald para os coeficientes, foram utilizadas para estabelecer uma recomendação para o uso das duas diferentes funções de ligação quando os dados foram gerados com o uso do logit e probit e analisados por ambas as funções de ligação em cada tamanho de amostra. Concluiu-se que o objetivo desse trabalho foi atingido ao estabelecer uma recomendação para o uso da função de ligação logit para tamanhos inferiores a 20 devido a maior taxa de convergência, ou seja, foi verificado com a utilização da função de ligação logit que há um maior número de amostras em que foi possível estimar os parâmetros da regressão binaria. Para maiores tamanhos de amostras, utilizando as demais medidas de desempenho, tanto o logit como o probit mostraram-se semelhantes, pois não foram encontradas diferenças significativas entre esses dois tipos de funções.