Estatística Aplicada e Biometria
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Item Desempenho da análise de regressão linear realizada sob o delineamento em blocos casualizados(Universidade Federal de Viçosa, 2022-02-21) Alassane, Daibou; Ribeiro Júnior, José Ivo; http://lattes.cnpq.br/6945776532964962Nas ciências agrárias, muitos experimentos são conduzidos com um ou dois fatores quantitativos sob o delineamento em blocos casualizados (DBC) e com quatro repetições por tratamento, cujas respostas são analisadas por meio da análise de regressão linear. O objetivo deste trabalho foi de avaliar os efeitos dos números de tratamentos e de repetições sobre o desempenho do modelo de regressão linear com uma e duas variáveis independentes e com dados coletados de experimentos instalados sob o DBC. Inicialmente, foi estabelecida uma equação de regressão linear simples para o estudo de uma variável e outra equação de regressão linear múltipla para o estudo de duas variáveis independentes. Em seguida, foram realizadas simulações de acordo com a distribuição normal para os erros do modelo de regressão com média populacional igual a zero e desvios-padrão populacionais para fornecerem diferentes precisões proporcionadas pelos respectivos coeficientes de variação iguais a 10, 20 e 30%. Além disso, foram realizadas três simulações para cada desvio-padrão, separadamente. No total, foram gerados 75.000 conjuntos de dados para o estudo da análise de regressão linear simples e 15.000 para o estudo da análise de regressão linear múltipla. E por fim, para cada uma das medidas avaliadas para verificar o desempenho dos modelos de regressão em função dos diferentes números de tratamentos e de repetições, foi realizada uma análise de superfície de resposta. Para o ajuste de um modelo de regressão linear simples em um experimento instalado sob o DBC, concluiu-se que para um mesmo número de unidades experimentais, o melhor é planejar o menor número possível de níveis quantitativos. Se houver uma expectativa para o modelo linear, pode-se então, recomendar apenas dois níveis quantitativos. Caso contrário, recomendam-se três. Para o ajuste de um modelo de regressão linear múltipla com duas variáveis independentes em um experimento instalado sob o DBC, concluiu-se, do mesmo modo, que para um mesmo número de unidades experimentais, o melhor é planejar, também, o menor número possível de combinações entre os níveis quantitativos das duas variáveis independentes. Se houver uma expectativa para o modelo com apenas efeitos lineares, pode-se então, recomendar apenas dois níveis quantitativos por variável independente avaliados em um fatorial 2 x 2. Caso contrário, recomendam-se três níveis por variável avaliados em um fatorial 3 x 3. Em ambos os casos, todos os tratamentos avaliados com o maior número possível de repetições. Palavras-chave: Tratamentos. Repetições. Precisão experimental.Item Análise de estilo baseada em retornos: um estudo aplicado aos fundos de previdência complementar oferecidos pelo instituto Agros(Universidade Federal de Viçosa, 2021-11-04) Prates, Carlos Victor Bragatto; Barbosa, Eduardo Campana; http://lattes.cnpq.br/4525845624417719A introdução do Plano Real, em 1994, promoveu uma profunda mudança no cenário econômico nacional, bem como na postura do cidadão brasileiro, no que se refere a gestão do seu patrimônio pessoal e a escolha de estratégias e instrumentos financeiros, que permitam uma administração eficiente do mesmo. Nesse sentido, uma categoria de investimento que vem se destacando é a dos planos de previdência privada, uma importante alternativa para auxiliar o brasileiro no planejamento e no acúmulo de recursos para o futuro. Logo, o objetivo deste trabalho é aplicar a metodologia da Análise de Estilo Baseada em Retornos ou RBSA (do inglês, Return Based Style Analysis), para avaliar as estratégias de investimento ou de alocação de recursos e os retornos de dois planos previdenciários (B e CD) oferecidos pelo Agros, um Instituto da UFV de Seguridade Social, que oferece e administra planos de previdência privada e de saúde, com o intuito de suplementar os benefícios pagos pela previdência social aos servidores e ex-servidores da Universidade Federal de Viçosa (UFV). A referida metodologia utiliza um modelo de regressão linear múltipla, que através da imposição de algumas restrições paramétricas, busca estimar o percentual de alocação de um fundo a determinadas classes de ativos, descritas à priori nos documentos regulatórios do mesmo. Palavras-chave: Economia. Gestão. Investimentos. Restrições paramétricas. Regressão linear múltipla.Item Análises uni e multivariada para avaliação em cruzamentos dialélicos parciais(Universidade Federal de Viçosa, 2020-02-18) Oliveira, Ana Carolina Ribeiro de; Cecon, Paulo Roberto; http://lattes.cnpq.br/0231423029429573A espécie Capsicum annuum L. ocupa uma posição representativa no mercado brasileiro de hortaliças. Assim, com o intuito de atender às exigências do mercado, faz-se necessário o desenvolvimento de novas cultivares, e isso dependerá, da variabilidade genética presente na população em estudo. Neste sentido, o estudo da diversidade genética entre os indivíduos por meio da adoção de técnicas multivariadas, tais como: a análise de agrupamentos e os mapas auto-organizáveis de Kohonen, tornam-se importantes, sobretudo, para seleção de genitores adequados à obtenção de híbridos, com maior efeito heterótico e que proporcionem maior segregação em recombinações, possibilitando o aparecimento de transgressivos. Ademais, o uso de cruzamentos dialélicos propiciam estimativas de parâmetros úteis na seleção de genitores para hibridação e entendimento da ação gênica envolvida na determinação dos caracteres de interesse. As metodologias de Griffing (1956) e Gardner e Eberhart (1966) fornecem informações sobre a capacidade combinatória (geral e específica) e a heterose, respectivamente. Deste modo, objetivou-se avaliar o desempenho de nove genótipos de C. annuum e seus 20 híbridos, obtidos via cruzamentos dialélicos parciais, por meio de caracteres do fruto. O experimento I foi conduzido em casa de vegetação sob delineamento inteiramente casualizado, com quatro repetições. Foram avaliados nove genótipos de Capsicum annuum L., sendo eles: Pimenta Vulcão, Pimenta Cayene, Pimenta Peter, Pimenta Picante para vaso, Pimenta Jamaica Yellow, Pimenta Doce Italiana, Pimentão Quadrado, Pimentão Cascadura Ikeda e Pimentão Rubi Gigante. Os caracteres avaliados foram: peso total do fruto (PTF, g), comprimento do fruto (CF, mm), largura do fruto (LF, mm), espessura do pericarpo (ESP, mm), número de sementes por fruto (NSF), massa da matéria total do fruto fresca (MTF, g) e porcentagem da massa da matéria total do fruto seca (%MTS, g). Os dados obtidos foram submetidos à análise de variância e as médias comparadas pelo critério de Scott-Knott (p < 0,05), para a separação de médias de tratamentos em grupos distintos, por meio da minimização da variação dentro e maximização da variação entre grupos. Para o estudo da diversidade genética, foi adotado a distância de Mahanalobis; os métodos de agrupamento da ligação média entre grupos (UPGMA) e Tocher; e os mapas auto-organizáveis de Kohonen. Observou-se a existência de variabilidade genética entre os genótipos de Capsicum annuum L.; e a formação de dois e quatros grupos, pelos métodos UPGMA e Tocher, respectivamente. A organização da similaridade, estabelecida pelo mapa auto-organizável de Kohonen, apresentou grande potencial no processo de direcionamento de genitores para formação dos dialelos, ao realçar as separações dos grupos de genótipos. O experimento II foi conduzido em casa de vegetação sob delineamento inteiramente casualizado, com quatro repetições. Foram avaliados nove genótipos de Capsicum annuum L. e suas combinações híbridas, por meio de um dialelo parcial (5x4). Pela metodologia de Griffing, adaptada por Geraldi e Miranda Filho (1988), verifica-se que os genótipos ‘Pimentão Quadrado’, ‘Pimenta Jamaica Yellow’, ‘Pimenta Picante para vaso’, ‘Pimenta Cayene’ e ‘Pimenta Peter’ apresentaram os maiores valores de capacidade geral de combinação (CGC), o que os torna potenciais pais em programas de melhoramento de novos híbridos. Os híbridos ‘Pimenta Cayene x Pimentão Cascadura Ikeda’, ‘Pimenta Jamaica Yellow x Pimentão Cascadura Ikeda’ e ‘Pimenta Picante para vaso x Pimentão Quadrado’ destacaram- se pelo melhor desempenho, com as melhores capacidades específicas de combinação e com pelo menos um dos pais com alta CGC, para os caracteres CF, LF e NSF, e %MTS, respectivamente. Adotando-se a metodologia de Gardner e Eberhart, adaptada por Miranda Filho e Geraldi (1984), observa-se que os genótipos ‘Pimentão Quadrado’ e ‘Pimenta Picante para vaso’ apresentaram maior potencial per se, considerando todos os caracteres, e entre os efeitos de heterose específica os cruzamentos ‘Pimenta Vulcão x Pimentão Quadrado’ e ‘Pimenta Cayene x Pimentão Quadrado’ têm efeitos positivos para 77% dos caracteres avaliados. Por fim, foram realizados o ajuste de modelos de regressão não linear para descrever o crescimento de pimentas (Capsicum annuum L.) ao longo do tempo, por meio do método dos mínimos quadrados ordinários (MQO); a identificação do modelo com melhor ajuste e a comparação do modelo obtido por MQO com o modelo via regressão quantílica não linear (RQ), nos quantis 0,25, 0,5 e 0,75. Como resultados, os modelos de regressão não linear Logístico e von Bertalanffy foram indicados para descrever o crescimento de pimentas. A RQ foi eficiente para ajustar modelos de crescimento, quando comparada à regressão não linear obtida por mínimos quadrados ordinários. Palavras-chave: Capsicum annuum L. Regressão quantílica. Modelos não lineares. Mapa de Kohonen. Diversidade genética.Item Métodos de concordância ou coincidência entre modelos: simulação e aplicação a dados de crescimento de planta de alho(Universidade Federal de Viçosa, 2020-02-18) Moura, George Lucas Santana de; Cecon, Paulo Roberto; http://lattes.cnpq.br/0657704531110710O objetivo deste trabalho foi realizar um estudo de simulação de vários métodos de concordância ou coincidência entre modelos, e utilizar-se destes métodos como critério para comparação de modelos de regressão não linear aplicados ao acúmulo de massa seca total da planta de alho em função do tempo. O critério de Akaike, critério de identidade de modelos e Erro Quadrático Médio são alguns critérios utilizados para comparação entre varios modelos de regressão, este trabalho propõe utilizar-se de índices como de Willmott, Nash-Sutcliffe e para verificar o grau de concordância entre os modelos de regressão não linear Logístico e Gompertz. Os 89 acessos de alho são oriundos do Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa(BGH/UFV), foi escolhido convenientemente apenas o acesso de alho que mais se adequa aos modelos citados, foram utilizados apenas estes dois modelos sigmoidais porque os critérios de concordância apresentados aqui são utilizados dois a dois. O estudo de simulação revelou que nenhum índice sozinho pode substituir os demais. No acesso de alho escolhido, todos os índices apresentaram valores concordantes. Palavras-Chave: Análise de Regressão, Modelos de crescimento, Análise por simulação.Item Regressão quantílica aplicada à seleção genômica para características oligogênicas em melhoramento de plantas autógamas(Universidade Federal de Viçosa, 2019-02-21) Oliveira, Gabriela França; Nascimento, Ana Carolina Campana; http://lattes.cnpq.br/9895689990102944O constante crescimento populacional e as limitadas áreas agricultáveis requerem o aumento da produtividade das espécies agronômicas. Nos últimos 50 anos estima-se que 50% do aumento da produtividade mundial dessas espécies foi devido ao melhoramento genético. Para que o melhoramento seja feito de forma eficiente, o conhecimento do sistema reprodutivo das espécies a serem melhoradas é de suma importância para um melhorista, uma vez que tal conhecimento auxilia na adoção de métodos adequados para cada espécie. Em geral, a obtenção de cultivares melhoradas é um processo longo e oneroso. Visando a redução de tempo e custos, além do aumento da acurácia de seleção, a Seleção Genômica Ampla (Genome Wide Selection - GWS) que utiliza informações diretas do DNA por meio dos marcadores moleculares para predição do valor genético genômico dos indivíduos, foi proposta. Dentre as diversas metodologias de GWS, recentemente, foi proposto o uso da Regressão Quantílica Regularizada (RQR). A RQR permite ajustar modelos de regressão ao longo de toda distribuição da variável dependente, possibilitando assim uma melhor descrição do fenômeno em estudo, quando comparada a metodologias tradicionais que se baseiam apenas na média condicional. O uso da RQR tem-se mostrado bastante promissor, porém, ainda não foi avaliado em todo o processo de um programa de melhoramento de plantas. Diante do exposto, objetivou-se avaliar o uso da RQR na seleção genômica, considerando dados simulados de plantas autógamas com características oligogênicas. Foi simulada uma população F 2 , com características com duas herdabilidades (0,4 e 0,8) e controladas por quatro genes. Foi realizado o avanço de gerações (até a F 6 ) considerando duas porcentagens de seleção (10% e 20%) e, como critério de seleção, o valor genético genômico obtido por meio da RQR, além da seleção fenotípica e de outros métodos tradicionais de seleção genômica, especificamente RR-BLUP e o BLASSO. Observou- se que o modelo de RQR apresentou, em relação a fixação dos alelos favoráveis, resultados melhores ou iguais aqueles obtidos por todos métodos avaliados. Especificamente, em cenários de herdabilidade 0,4, independente da porcentagem de seleção, somente a seleção dos indivíduos baseados no modelo de RQR no quantil (τ = 0,5) foi capaz de fixar os alelos favoráveis até a sexta geração. Por outro lado, em cenários de maior herdabilidade (0,8) e com porcentagem de seleção de 10%, a seleção baseada nos métodos RQR (τ = 0,5) e BLASSO permitiram a fixação dos alelos ainda na geração F 4 . Quando a seleção se baseou nos métodos RR-BLUP e seleção fenotípica os alelos favoráveis não foram fixados até a sexta geração em nenhum cenário avaliado. Em relação ao ganho de seleção, a RQR (τ = 0,5) obteve ganhos maiores ou iguais aos métodos tradicionais de seleção genômica em todos os cenários avaliados. Especificamente, os ganhos da RQR (τ = 0,5) foram até 4,5% maiores que aqueles obtidos pelo BLASSO, até 6,1% maiores que os do RR-BLUP e até 4,6% maiores que a seleção fenotípica. Dessa forma verificou-se com aplicação da RQR no melhoramento de plantas considerando populações simuladas de plantas autógamas com características oligogênicas, seria possível uma redução de tempo e consequentemente de custos, devido a diminuição das gerações de autofecundações para a fixação dos alelos favoráveis em todos os cenários avaliados ou a obtenção de genótipos melhorados.