Influência de transformações de dados sobre a estimação dos componentes de variância
Os modelos de efeitos aleatórios têm sido usados com muita freqüência na experimentação, principalmente no melhoramento genético. O uso de tais modelos leva a estimar os componentes de variância, cujos métodos são bastante discutidos na literatura. Quando não se pode supor uma distribuiç...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Instituto de Zootecnia
2014-01-01
|
| Series: | Boletim de Indústria Animal |
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| author | Ivani Pozar Otsuk Decio Barbin José Eduardo Corrente |
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| collection | DOAJ |
| description | Os modelos de efeitos aleatórios têm sido usados com muita freqüência na experimentação, principalmente no melhoramento genético. O uso de tais modelos leva a estimar os componentes de variância, cujos métodos são bastante discutidos na literatura. Quando não se pode supor uma distribuição normal dos dados, é recomendado o uso de transformações que normalizem esses dados e se tenha homogeneidade de variâncias. Essas transformações têm sido indicadas por vários autores dependendo da distribuição dos dados. Assim, utilizando-se a proporção de variação explicada e feita uma simulação de um modelo inteiramente ao acaso com dados balanceados, analisou-se o efeito da transformação sobre as estimativas de componentes de variância para os efeitos de tratamentos e resÃduo supondo distribuição Binomial e Poisson. O método utilizado para a estimação dos componentes de variância foi o de Máxima Verossimilhança Restrita e para gerar os dados usaram-se as subrotinas do Sistema SAS. Verificou-se que, as proporções de variações explicadas não diferiram muito na presença de transformações, confirmando as indicações da literatura de que para se estimarem os componentes de variância, não é necessário que os dados sigam uma distribuição normal. |
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| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1981-4100 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-13T14:42:20Z |
| publishDate | 2014-01-01 |
| publisher | Instituto de Zootecnia |
| record_format | Article |
| series | Boletim de Indústria Animal |
| spelling | doaj.art-3c312ffda9bb4d449aba9c132108aeba2022-12-22T02:42:51ZengInstituto de ZootecniaBoletim de Indústria Animal1981-41002014-01-01482Influência de transformações de dados sobre a estimação dos componentes de variânciaIvani Pozar Otsuk0Decio Barbin1José Eduardo CorrenteInstituto de Zootecnia, Divisão Técnica Básica e Auxiliar, Seção de EstatÃstica e Técnica Experimental, Nova Odessa, SPUniversidade de São Paulo, ESALQ, Departamento de Matemática e EstatÃstica, Piracicaba, SPOs modelos de efeitos aleatórios têm sido usados com muita freqüência na experimentação, principalmente no melhoramento genético. O uso de tais modelos leva a estimar os componentes de variância, cujos métodos são bastante discutidos na literatura. Quando não se pode supor uma distribuição normal dos dados, é recomendado o uso de transformações que normalizem esses dados e se tenha homogeneidade de variâncias. Essas transformações têm sido indicadas por vários autores dependendo da distribuição dos dados. Assim, utilizando-se a proporção de variação explicada e feita uma simulação de um modelo inteiramente ao acaso com dados balanceados, analisou-se o efeito da transformação sobre as estimativas de componentes de variância para os efeitos de tratamentos e resÃduo supondo distribuição Binomial e Poisson. O método utilizado para a estimação dos componentes de variância foi o de Máxima Verossimilhança Restrita e para gerar os dados usaram-se as subrotinas do Sistema SAS. Verificou-se que, as proporções de variações explicadas não diferiram muito na presença de transformações, confirmando as indicações da literatura de que para se estimarem os componentes de variância, não é necessário que os dados sigam uma distribuição normal.http://35.199.65.98:80/index.php/bia/article/view/872componentes de ciânciatrnaformaçãoestatÃtitca aplicadagenética - estetÃsticamétodo da máxima verossimilhança restrite |
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