Modelos não lineares para dados de contagem longitudinais (2007)
- Autores:
- Autor USP: ARAUJO, ANA MARIA SOUZA DE - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LME
- Assuntos: ANÁLISE DE DADOS LONGITUDINAIS; DADOS DE CONTAGEM; DISTRIBUIÇÃO DE POISSON; VEROSSIMILHANÇA; EQUAÇÕES NÃO LINEARES
- Idioma: Português
- Resumo: Experimentos em que medidas são realizadas repetidamente na mesma unidade experimental são comuns na área agronômica. As técnicas estatísticas utilizadas para análise de dados desses experimentos são chamadas de análises de medidas repetidas, tendo como caso particular o estudo de dados longitudinais, em que uma mesma variável resposta é observada em várias ocasiões no tempo. Além disso, o comportamento longitudinal pode seguir um padrão não linear, o que ocorre com freqüência em estudos de crescimento. Também são comuns experimentos em que a variável resposta refere-se a contagem. Este trabalho abordou a modelagem de dados de contagem, obtidos a partir de experimentos com medidas repetidas ao longo do tempo, em que o comportamento longitudinal da variável resposta é não linear. A distribuição Poisson multivariada, com covariâncias iguais entre as medidas, foi utilizada de forma a considerar a dependência entre os componentes do vetor de observações de medidas repetidas em cada unidade experimental. O modelo proposto por Karlis e Meligkotsidou (2005) foi estendido para dados longitudinais provenientes de experimentos inteiramente casualizados. Modelos para experimentos em blocos casualizados, supondo-se efeitos fixos ou aleatórios para blocos, foram também propostos. A ocorrência de superdispersão foi considerada e modelada através da distribuição Poisson multivariada mista. A estimação dos parâmetros foi realizada através do método de máxima verossimilhança, viaalgoritmo EM. A metodologia proposta foi aplicada a dados simulados para cada uma das situações estudadas e a um conjunto de dados de um experimento em blocos casualizados em que foram observados o número de folhas de bromélias em seis instantes no tempo. O método mostrou-se eficiente na estimação dos parâmetros para o modelo considerando o delineamento completamente casualizado, inclusive na ocorrência de ) superdispersão, e delineamento em blocos casualizados com efeito fixo, sem superdispersão e efeito aleatório para blocos. No entanto, a estimação para o modelo que considera efeito fixo para blocos, na presença de superdispersão e para o parâmetro de variância do efeito aleatório para blocos precisa ser aprimorada.
- Imprenta:
- Local: Piracicaba
- Data de publicação: 2007
- Data da defesa: 16.02.2007
-
ABNT
ARAUJO, Ana Maria Souza de. Modelos não lineares para dados de contagem longitudinais. 2007. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2007. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04042007-145332/. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Araujo, A. M. S. de. (2007). Modelos não lineares para dados de contagem longitudinais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04042007-145332/ -
NLM
Araujo AMS de. Modelos não lineares para dados de contagem longitudinais [Internet]. 2007 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04042007-145332/ -
Vancouver
Araujo AMS de. Modelos não lineares para dados de contagem longitudinais [Internet]. 2007 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04042007-145332/
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