Estatística Aplicada e Biometria
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Item Choice-Based Conjoint Analysis: um enfoque bayesiano(Universidade Federal de Viçosa, 2015-02-25) Barbosa, Eduardo Campana; Silva, Carlos Henrique Osório; http://lattes.cnpq.br/9324723287486113A presente dissertação teve como objetivo principal demonstrar um enfoque Bayesiano para a metodologia Choice-Based Conjoint Analysis (CBCA). Apresenta-se no texto uma ampla revisão sobre a CBCA (Capítulo 1), sobre o modelo Logit Multinomial [desenvolvimento do modelo, procedimentos de estimação de parâmetros, probabilidades e razões de escolha (Capítulo 2)] e sobre o enfoque de estimação Bayesiano [distribuição a priori utilizada, aproximação de Laplace para a função de verossimilhança, distribuições a posteriori e detalhes sobre o algoritmo MCMC empregado (Capítulo 3)]. No Capítulo 4 apresenta-se um exemplo hipotético, no intuito de demonstrar os resultados e inferências que podem ser obtidos por meio desta recente abordagem (Bayesiana), sendo também apresentados os resultados do enfoque Frequentista. O tratamento em estudo foi um tipo de refrigerante e avaliou-se o efeito de três fatores (A, B e C) na intenção de compra de 96 consumidores, por meio de dados simulados. As análises estatísticas foram conduzidas no software livre R, cujos scripts encontram-se disponibilizados nos apêndices desta dissertação. Concluiu-se que a abordagem Bayesiana para CBCA apresentou resultados interessantes e satisfatórios, com estimativas similares às Frequentistas e mostrando-se uma alternativa metodológica viável para os estudos de CBCA. Adicionalmente, a abordagem proposta possibilitou ainda ao pesquisador construir intervalos de credibilidade (percentis das distribuições a posteriori) para as probabilidades e razões de escolha, no intuito de comparar estas quantidades ou testar hipóteses sobre estas. Quanto aos resultados práticos, a maior probabilidade de escolha estava associada ao tratamento 4, composto pelo nível do fator A, nível do fator B e nível do fator C.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 Abordagem Bayesiana do modelo AR(1) para dados em painel: uma aplicação em dados temporais de microarray(Universidade Federal de Viçosa, 2008-12-05) Morais, Telma Suely da Silva; Silva, Carlos Henrique Osório; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785396A6; Cecon, Paulo Roberto; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788114T5; Silva, Fabyano Fonseca e; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4766260Z2; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4248026D5; Martins Filho, Sebastião; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282T5; Caetano, Sidney Martins; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4706384A9Considerou-se uma análise Bayesiana do modelo auto- regressivo de primeira ordem, AR(1), para dados em painel, de forma a utilizar a função de verossimilhança exata, a análise de comparação de distribuições a priori e a obtenção de distribuições preditivas de dados futuros. A eficiência da metodologia proposta foi avaliada mediante um estudo de simulação, no qual a distribuição Beta Generalizada foi usada para representar 3 diferentes prioris: simétrica, assimétrica e constante. Realizou-se uma aplicação em dados reais de expressão gênica temporal de células HeLa gerados por microarray. Os resultados mostraram alta eficiência na previsão da expressão gênica para um instante futuro.