Estatística Aplicada e Biometria
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Item Genomic prediction models with additive and dominance effects for censored traits(Universidade Federal de Viçosa, 2017-03-31) Santos, Vinicius Silva dos; Martins Filho, Sebastião; http://lattes.cnpq.br/5809878805245760Recently, dominance effects have been included in the genomic selection of several species, with the GBLUP-D method being the most used. This method consists in replacing, in the REML / BLUP procedure, the pedigree-based relationship matrices by marker-based relationship matrices. This method can be performed using the GVCBLUP software or through BGLR R-package, which is based on Bayesian regression via the Reproduction Kernel Hilbert Space. The objective of this work was to evaluate the possibility and effectiveness of GBLUP-D implementation via the lmekin function implemented in the coxme package of R through the inclusion of additive and dominance genomic matrices. Thus, through simulated data analyzes, the results obtained by the lmekin function were compared with those obtained by the GVCBLUP software and the BGLR package. Subsequently, the analysis was extended considering phenotypes with censored observations in a F 2 population of pigs, where the time (in days) of the birth to the slaughter of the animal was evaluated through the Cox model and the truncated normal model, in that the censoring was considered or not in the analysis. Finally, the inclusion of the polygenic effect in the additive-dominant models was evaluated in three traits with complete and normally distributed observations of a mice population, and in censored data from a F 2 population of pigs. The results showed that the lmekin function is an efficient alternative for the fit of genomic linear models with additive and dominance effects, since it results were identical to those obtained through GVBLUP software. For the censored data, it was observed a high agreement between the Cox model and the truncated normal model in selecting the best individuals and the highest marker effects. Thus, it was possible to show the possibility of predicting genomic genetic values for censored data, considering the Cox survival model with additive and dominance effects. The inclusion of the polygenic effect in the evaluated models allowed a significative increase in the additive heritabilities of the evaluated traits.Item Avaliação do impacto de atributos da carreira docente na UFV via Conjoint Analysis(Universidade Federal de Viçosa, 2017-02-16) Teixeira, Gabriely; Osório, Carlos Henrique; http://lattes.cnpq.br/2481418455545901Estudos recentes, que envolvem a carreira de professores universitários, têm relacionado satisfação ou insatisfação com a carreira a um conjunto de fatores do exercício profissional. A satisfação profissional reflete diretamente na eficácia do trabalho desempenhado. Alguns atributos são cruciais para a prática da docência com excelência nas universidades, pois afetam a satisfação no exercício do trabalho docente e podem alterar a produtividade do profissional desta área. Portanto, é de interesse conhecer os atributos ou fatores que influenciam na satisfação do docente e que possibilitem a busca por modelos de trabalho adequados. É neste contexto que se insere a presente dissertação, tendo como objetivo principal verificar a aplicabilidade da metodologia denominada Ratings-Based Conjoint Analysis (Análise Conjunta de Fatores Baseada em Notas) para avaliar a satisfação dos professores da UFV quanto a alguns atributos ligados à sua atuação profissional. A Conjoint Analysis permitiu decompor a opinião dos professores respondentes, informada por uma nota de satisfação global com relação às afirmações apresentadas, em partes devidas aos níveis dos atributos, de modo que se estimou as contribuições individualmente para a formação da preferência pelo tratamento ou satisfação global. Foram definidos quatro atributos: ] - Regime de trabalho, 2 - Valorização profissional, 3 - Liberdade de atuação e 4 - Infraestrutura. Os tratamentos foram formados por afirmações envolvendo estes atributos, com dois níveis cada (atributo contribui ou não), e estas foram apresentadas a uma amostra representativa dos professores em exercício da UFV, dimensionada por amostragem por quotas (por centro de com os de uma amostra voluntária, obtidos pela Comissão Própria de Avaliação da Universidade Federal de Viçosa (CPA-UFV), no V Ciclo de Autoavaliação Institucional 2015, a fim de verificar se a amostragem voluntária dos docentes, adotada pela CPA, é valida no sentido de representar a opinião dos docentes da UFV. Os resultados obtidos indicam que a metodologia Conj oint Analysis pode ser aplicada objetivando-se avaliar a opinião e satisfação dos respondentes, por meio de afirmativas apresentadas. Professores da UFV consideram o fator liberdade de atuação como o que mais influencia na satisfação com a carreira, atuar na tríade ensino, pesquisa e extensão e a valorização da carreira perante a sociedade também exercem influencia positiva. Os resultados indicaram também que a amostra voluntária adotada pela CPA é capaz de representar a opinião dos docentes como em uma amostra dimensionada, visto que os resultados obtidos foram semelhantes.Item Abordagens frequentista e bayesiana para descrição das curvas de acúmulo de matéria seca de plantas de alho(Universidade Federal de Viçosa, 2015-12-03) Macedo, Leandro Roberto de; Cecon, Paulo Roberto; http://lattes.cnpq.br/1661203785619531Este trabalho teve como objetivo identificar modelos de regressão não linear que melhor descrevem as curvas de acúmulo de matéria seca em acessos de alho ao longo do tempo (60, 90, 120 e 150 dias após o plantio) utilizando as abordagens Frequentista e Bayesiana. Objetivou-se também agrupar os acessos similares em cada abordagem com relação às estimativas dos parâmetros e validar este agrupamento via inferência para a igualdade desses parâmetros entre os grupos formados. Para tal estudo foram utilizados 30 acessos de alho registrados no Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV). Os modelos Logístico, Gompertz e Von Bertalanffy mostraram-se bons representantes para este tipo de estudo, sendo o modelo Logístico o que melhor se ajustou aos dados. Após a escolha do melhor modelo em cada uma das abordagens, as estimativas dos parâmetros das curvas provenientes do ajuste deste modelo foram submetidas a análise de agrupamento, em que as estimativas foram consideradas como variáveis. Para o agrupamento foi utilizando o algoritmo de Ward e a distância generalizada de Mahalanobis como medida de proximidade. O número ótimo de grupos, segundo o método de Mojena, foi de três para a abordagem Frequentista e quatro para a Bayesiana. A inferência sobre igualdade de parâmetros das curvas entre os grupos formados indicou que o método Bayesiano mostrou-se eficiente e caracterizou-se como uma ferramenta útil para o estudo das curvas de acúmulo de matéria seca em plantas de alho visto que não apresentou problemas de convergência e reportou estimativas com baixos desvios padrão a posteriori, além de determinar de forma mais efetiva o número de grupos.