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2013_RubemKalpperCeratti.pdf1,79 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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dc.contributor.advisorVieira, Afrânio Márcio Corrêa-
dc.contributor.authorCeratti, Rubem Kaipper-
dc.date.accessioned2016-01-12T15:52:07Z-
dc.date.available2016-01-12T15:52:07Z-
dc.date.issued2016-01-12-
dc.date.submitted2013-07-08-
dc.identifier.citationCERATTI, Rubem Kaipper. Modelos para análise de dados não-normais multivariados longitudinais. 2013. [72] f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013.en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/19152-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2013.en
dc.description.abstractNeste 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. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTen
dc.description.abstractThis 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.en
dc.language.isoPortuguêsen
dc.rightsAcesso Abertoen
dc.titleModelos para análise de dados não-normais multivariados longitudinaisen
dc.typeDissertaçãoen
dc.subject.keywordAnálise multivariadaen
dc.subject.keywordDados longitudinaisen
dc.subject.keywordFamília exponencialen
dc.subject.keywordDistribuição Poisson compostaen
dc.subject.keywordModelos lineares generalizadosen
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dc.description.unidadeInstituto de Ciências Exatas (IE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Estatística (IE EST)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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