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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/968680
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | PAZIANOTTO, R. A. A. | pt_BR |
dc.contributor.author | MAIA, A. de H. N. | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2013-10-16T11:11:11Z | pt_BR |
dc.date.available | 2013-10-16T11:11:11Z | pt_BR |
dc.date.created | 2013-10-16 | pt_BR |
dc.date.issued | 2013 | pt_BR |
dc.identifier.citation | In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 58.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 15., 2013, Campina Grande. Modelagem estatística em áreas multidisciplinares: impactos causados pelas mudanças climáticas na Região Nordeste: anais. Campina Grande: Sociedade Internacional de Biometria, 2013. 5 p. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/968680 | pt_BR |
dc.description | Superfícies de resposta são modelos empíricos amplamente utilizados para descrever padrões de resposta de variáveis de interesse a variações em preditores contínuos. Um tipo de particular interesse para dados agrícolas é a superfície de resposta quadrática cujos preditores são os efeitos lineares dos fatores A e B, sua interação (AxB) e respectivos efeitos quadráticos (EDMONDSON, 1991; BARROS, 1999). Em experimentos com um grande número de variáveis-resposta, é comum que para algumas delas, a contribuição de algum efeito seja negligível, o que requer exclusão de preditores para obtenção de um modelo reduzido (PETTER et al, 2012). Os métodos tradicionais de seleção de preditores utilizados em regressão múltipla, como por exemplo, o stepwise, não podem ser empregados nesse caso, devido à natureza hierárquica dos efeitos em modelos de superfície de resposta: os termos lineares não podem ser excluídos sempre que a interação ou respectivos termos quadráticos permaneçam no modelo (MACCULLAGH & NELDER, 1983). Outro aspecto importante é alteração dos valores p associados aos parâmetros do modelo cada vez que ocorre a exclusão de um preditor, em decorrência da não ortogonalidade das colunas da matriz do delineamento. Neste trabalho, discutimos algumas limitações de procedimentos do SAS/STAT® e pacotes do R utilizados na análise de superfícies de resposta e apresentamos um programa R para seleção de preditores em modelos mistos onde a parte do modelo correspondente aos fatores fixos é representada por uma superfície de resposta. É apresentado exemplo de seleção de preditores num modelo de superfície de resposta quadrática, para dados provenientes de um delineamento casualizado em blocos. São discutidas limitações e possíveis extensões do algoritmo para modelos mistos com estruturas mais complexas associadas aos fatores aleatórios. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.subject | Modelo empírico | pt_BR |
dc.title | Programa R para seleção de preditores em modelos de superfície de resposta. | pt_BR |
dc.type | Artigo em anais e proceedings | pt_BR |
dc.date.updated | 2013-10-16T11:11:11Z | pt_BR |
dc.subject.thesagro | Estatística agrícola | pt_BR |
dc.subject.thesagro | Regressão linear | pt_BR |
dc.subject.nalthesaurus | Linear models | pt_BR |
dc.subject.nalthesaurus | Agricultural statistics | pt_BR |
riaa.ainfo.id | 968680 | pt_BR |
riaa.ainfo.lastupdate | 2013-10-16 | pt_BR |
dc.contributor.institution | RICARDO ANTONIO ALMEIDA PAZIANOTTO, CNPMA; ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA. | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | Artigo em anais de congresso (CNPMA)![]() ![]() |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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