Skip navigation
Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://repositorio.unb.br/handle/10482/19152
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
2013_RubemKalpperCeratti.pdf1,79 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir
Titre: Modelos para análise de dados não-normais multivariados longitudinais
Auteur(s): Ceratti, Rubem Kaipper
Orientador(es):: Vieira, Afrânio Márcio Corrêa
Assunto:: Análise multivariada
Dados longitudinais
Família exponencial
Distribuição Poisson composta
Modelos lineares generalizados
Date de publication: 12-jan-2016
Référence bibliographique: CERATTI, Rubem Kaipper. Modelos para análise de dados não-normais multivariados longitudinais. 2013. [72] f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013.
Résumé: Neste trabalho são abordados modelos lineares generalizados de efeitos mistos para análise de dados longitudinais multivariados, no tratamento de dados em que se assume a distribuição Poisson composta, que tem suporte em $[0,+\infty)$ e é um caso particular da família Tweedie de distribuições, também pertencente à família exponencial de dispersão. No ajuste dos modelos mistos multivariados para a distribuição Poisson composta, utiliza-se uma abordagem de pseudo-verossimilhança, estimando modelos par-a-par e reduzindo o tempo computacional. Como aplicação, analisa-se um conjunto de dados provenientes de um experimento agronômico no qual avaliam-se os efeitos de tratamentos, ao longo do tempo, no perfil de 25 compostos químicos de plantas de algodão. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT
This work presents generalized linear mixed effects models as a framework to the analysis of longitudinal multivariate data for which the underlying distribution is assumed to follow a compound Poisson distribution, whose support lies in $[0,+\infty)$, and is a particular case of the Tweedie family of distributions, and, also, belongs to the exponential dispersion family. In order to fit multivariate mixed models to the compound Poisson distribution, a pseudo-likelihood approach is used, fitting pairwise models and reducing computational time. As an application, agronomic experiment data is analyzed, estimating the effects of 5 treatments, over different time periods, on the profile of 25 organic compounds of cotton plants.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Estatística (IE EST)
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2013.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Collection(s) :Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

Affichage détaillé " class="statisticsLink btn btn-primary" href="/jspui/handle/10482/19152/statistics">



Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.