Statistical modelling and computational tools applied to the natural sciences (2020)
- Authors:
- Autor USP: FATORETTO, MAÍRA BLUMER - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LCE
- Subjects: ANÁLISE ESTATÍSTICA DE DADOS; ESTATÍSTICA APLICADA; INFERÊNCIA NÃO PARAMÉTRICA; MODELOS LINEARES GENERALIZADOS; REAMOSTRAGEM BOOTSTRAP; SIMULAÇÃO
- Keywords: Superdispersão
- Language: Inglês
- Abstract: Dados da área da ciências naturais podem envolver diferentes características tornando-se interessantes de serem analisados e possibilitando muitas contribuições do ponto de vista estatístico. Uma de suas grandes áreas é a entomologia, ciência que estuda os insetos. Nessa área, podemos encontrar dados de proporções, dados de contagens, dados contínuos, respostas univariadas ou multivariadas, além de medidas repetidas. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é desenvolver modelos e métodos computacionais que auxiliem na interpretação desse tipo de dados, trazendo ganhos para a área estatística e tornando-a mais acessível a pesquisadores de todas as áreas. Nesse trabalho, nós utilizamos modelos lineares generalizados mistos para analisar dados de proporção superdispersos, em experimento de dose-resposta, com o objetivo de comparar a resistência de fungos a altas temperaturas. Feita essa comparação e verificada a qualidade do ajuste, utilizando gráficos meio-normal com envelope de simulação, propusemos um tutorial de como comparar diferentes modelos de superdispersão para dados de proporção, utilizando o software R. Outro objetivo foi comparar a similaridade dos fungos (diferentes tratamentos). Para isso, foram propostos métodos de reamostragem bootstrap não paramétricos e comparados por meio de simulação, verificando a performance de diferentes tipos de intervalos de confiança. Além disso, foi desenvolvida e proposta uma extensão dos modelos normais bivariados, com o objetivode acomodar dados de contagem. Essa extensão foi desenvolvida ela adição de um novo parâmetro na matriz de variâncias e covariâncias para melhor acomodar dados de contagem, subdispersos ou superdispersos, modelando assim a média e a dispersão dos dados observados
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2020
- Data da defesa: 15.12.2020
-
ABNT
FATORETTO, Maíra Blumer. Statistical modelling and computational tools applied to the natural sciences. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-11012021-182812/. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Fatoretto, M. B. (2020). Statistical modelling and computational tools applied to the natural sciences (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-11012021-182812/ -
NLM
Fatoretto MB. Statistical modelling and computational tools applied to the natural sciences [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-11012021-182812/ -
Vancouver
Fatoretto MB. Statistical modelling and computational tools applied to the natural sciences [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-11012021-182812/ - Modelos para dados categorizados ordinais com efeito aleatório: uma aplicação à análise sensorial
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