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Item Análise de medidas repetidas na avaliação de clones de café 'Conilon'(Pesquisa Agropecuária Brasileira, 2008-09) Cecon, Paulo Roberto; Silva, Fabyano Fonseca e; Ferreira, Adésio; Ferrão, Romário Gava; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; Detmann, Edenio; Faria, Priscila Neves; Morais, Telma Suely da SilvaO objetivo deste trabalho foi analisar a produção de 50 clones de café 'Conilon' (Coffea canephora), por meio da análise de medidas repetidas, para identificá-los e agrupá-los para a formação de variedades mais produtivas e, simultaneamente, modelar possíveis oscilações da produção ao longo do tempo. A influência de ciclos produtivos foi considerada, tendo-se modelado as correlações existentes entre anos subseqüentes, de forma eficiente, por meio da metodologia de análise de medidas repetidas, para avaliar produções dos materiais genéticos em cinco safras (1997 a 2001), o que possibilitou captar oscilações anuais na produção, ao longo do ciclo produtivo de C. canephora, relacionadas às maiores produções no terceiro e quarto anos. Além disso, a análise de grupo classificou os 50 materiais avaliados em apenas 10 grupos, de acordo com o padrão de oscilação da produção identificado pelo modelo de regressão adotado.Item Abordagem Bayesiana das curvas de crescimento de duas cultivares de feijoeiro(Ciência Rural, 2008-09) Martins Filho, Sebastião; Silva, Fabyano Fonseca e; Carneiro, Antonio Policarpo Souza; Muniz, Joel AugustoNeste trabalho foi utilizada a metodologia Bayesiana para ajustar o modelo não-linear logístico para dados de crescimento de duas cultivares de feijoeiro, “Neguinho” e “Carioca”. O delineamento experimental utilizado foi o inteiramente casualizado, com vinte repetições, no esquema de parcelas subdivididas, sendo que os tratamentos principais foram constituídos pelas cultivares e as subparcelas foram constituídas por 17 períodos de avaliações, do plantio até aos 85 dias. A metodologia permitiu comparar as curvas de crescimentos sem utilizar a teoria assintótica e estes resultados mostraram um maior incremento em altura para a cultivar “Carioca”.Item Inferência Bayesiana na análise genética de populações diplóides: estimação do coeficiente de endogamia e da taxa de fecundação cruzada(Ciência Rural, 2008-08) Reis, Ricardo Luis dos; Muniz, Joel Augusto; Silva, Fabyano Fonseca e; Sáfadi, Thelma; Aquino, Luiz Henrique deNeste estudo, utilizou-se a metodologia Bayesiana para estimar o coeficiente de endogamia e a taxa de fecundação cruzada de uma população diplóide por meio do modelo aleatório de COCKERHAM para freqüências alélicas. Um sistema de simulação de dados foi estruturado para validar a metodologia utilizada. O algoritmo Gibbs Sampler foi implementado no software R para obter amostras das distribuições marginais a posteriori para o coeficiente de endogamia e para a taxa de fecundação. O método Bayesiano mostrou-se eficiente na estimação dos parâmetros, pois os valores paramétricos utilizados na simulação encontravam-se dentro do intervalo de credibilidade de 95% em todos os cenários considerados. A convergência do algoritmo Gibbs Sampler foi verificada, validando assim os resultados obtidos.Item Comparação bayesiana de modelos com uma aplicação para o equilíbrio de Hardy-Weinberg usando o coeficiente de desequilíbrio(Ciência Rural, 2011-04) Reis, Ricardo Luis dos; Muniz, Joel Augusto; Silva, Fabyano Fonseca e; Sáfadi, Thelma; Aquino, Luiz Henrique deO equilíbrio de Hardy-Weinberg é um dos principais assuntos estudados pela Genética de populações. Neste contexto, o presente trabalho aborda a análise e a comparação bayesiana de modelos utilizando o coeficiente de desequilíbrio (D A ). Para isso, realizou-se um estudo de simulação no qual as seguintes distribuições a priori foram consideradas: Dirichlet (modelo 1); beta - função degrau uniforme (modelo 2); uniforme - função degrau uniforme (modelo 3); e as prioris independentes uniformes (modelo 4). Exemplos de aplicação a dados reais de grupos raciais também são apresentados e discutidos. As amostras das distribuições marginais a posteriori para os parâmetros de interesse foram obtidas mediante o algoritmo Metropolis-Hastings, o qual foi implementado no software livre R. A convergência das cadeias geradas por este algoritmo foi monitorada pelos critérios de Geweke e Gelman & Rubin, os quais estão implementados no pacote BOA do R. Quanto às comparações entre os modelos, efetuadas por meio do fator de Bayes, observa-se que, para os dados simulados, o modelo 4 é o mais indicado para os casos de D A =0,146, D A =0,02 e D A =-0,02 com n=200; o modelo 2 é o mais indicado para D A =-0,02 e n=50 e o modelo 3 é o mais indicado para D A =-0,02 e n=1000. Para os dados reais, em cada caso analisado, nota-se uma grande diferenciação na escolha de modelos, em que apenas o modelo 1 não é recomendado.Item Modelo logístico difásico no estudo do crescimento de fêmeas da raça Hereford(Ciência Rural, 2008-10) Mendes, Patrícia Neves; Muniz, Joel Augusto; Silva, Fabyano Fonseca e; Mazzini, Ana Rita de AssumpçãoEste trabalho teve como objetivo comparar modelos logísticos difásicos ponderados aplicados ao estudo de curvas de crescimento de fêmeas Hereford com três diferentes estruturas de erros: erros independentes (EI), auto-regressivos de primeira ordem (AR (1)) e auto-regressivo de segunda ordem (AR (2)) a dados de peso-idade de 55 fêmeas da raça Hereford avaliadas desde o nascimento até 675 dias de idade. Utilizou- se o procedimento model do software Statistical Analysis System (SAS) por meio das opções weight e %AR. A comparação entre os modelos foi realizada com base na interpretação biológica dos parâmetros e nos avaliadores de qualidade de ajuste (coeficiente de determinação ajustado, teste de Durbin- Watson, desvio padrão residual, número de iterações), além do critério de informação de Akaike (AIC) e do teste F para comparação de modelos. Os resultados obtidos para o ajuste dos modelos aos dados médios indicaram que o modelo logístico difásico AR (2) foi o mais eficiente para descrever a curva de crescimento do rebanho. Ao se considerar o conjunto de dados individuais, nenhum dos modelos abordados foi recomendado por produzirem estimativas não condizentes com a realidade.Item Análise bayesiana para modelos de degradabilidade ruminal(Ciência Rural, 2009-10) Savian, Taciana Villela; Muniz, Joel Augusto; Sáfadi, Thelma; Silva, Fabyano Fonseca eNeste estudo, utilizou-se a metodologia bayesiana para ajustar os modelos de ORSKOV & MCDONALD (1979) e MCDONALD (1981) a conjuntos de dados simulados e a um conjunto de dados de porcentagem de degradação da fibra em detergente neutro da gramínea coastcross (Cynodon dactylon x Cynodon nlemfuensis), ao longo do tempo. As amostras das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros foram obtidas por meio dos métodos de Monte Carlo com cadeias de Markov (MCMC), especificamente, os algoritmos Amostrador de Gibbs e Metropolis-Hastings. A metodologia bayesiana mostrou-se eficiente, sendo avaliada e comprovada pelo estudo de simulação, que apresentou estimativas bem próximas ao valor paramétrico. As estimativas obtidas para os parâmetros dos modelos por meio da abordagem bayesiana mostraram-se bastante coerentes com os valores relatados na literatura. O modelo de Orskov e McDonald foi mais plausível que o modelo de McDonald na descrição dos dados de degradação.Item Abordagem bayesiana da sensitividade de modelos para o coeficiente de endogamia(Ciência Rural, 2009-09) Reis, Ricardo Luis dos; Muniz, Joel Augusto; Silva, Fabyano Fonseca e; Sáfadi, Thelma; Aquino, Luiz Henrique deEste trabalho tem como objetivo realizar uma análise bayesiana de modelos, por meio do fator de Bayes, para o desequilíbrio de Hardy-Weinberg. Pretende-se também testar a metodologia por meio da simulação de dados e aplicá- la a um conjunto de dados reais. Na definição dos modelos, utilizaram-se as prioris Dirichlet (modelo 1), Beta - função degrau Uniforme (modelo 2), Uniforme - função degrau Uniforme (modelo 3) e as prioris independentes Uniformes (modelo 4) relacionadas aos parâmetros coeficiente de endogamia e proporção alélica. Foi implementado um algoritmo no software livre R para realizar a amostragem pelo Metropolis-Hastings das distribuições condicionais a posteriori dos parâmetros dos modelos. A convergência das cadeias foram monitoradas por meio de procedimentos implementados no pacote BOA do software livre R. As comparações entre os modelos indicaram que o mais adequado, ou seja, o que melhor descreve o fenômeno em estudo, é o modelo 1, em comparação aos demais, tanto para os dados simulados, quanto para os dados reais. Em virtude dos resultados apresentados, pode-se atestar que a abordagem Bayesiana apresentou bons resultados, ou seja, por meio das distribuições a posteriori condicionais completas, foram verificadas a confiabilidade e a precisão da metodologia na comparação dos modelos.