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Title: Avaliação de métodos de estimação de componentes de variância com aplicação em bovinos Nelore
???metadata.dc.creator???: Santana, Everton Silva de
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Aquino, Luiz Henrique de
???metadata.dc.contributor.referee1???: Oliveira, Antônio Carlos de
???metadata.dc.contributor.referee2???: Oliveira, Antônio Ilson Gomes de
???metadata.dc.contributor.referee3???: Bearzoti, Eduardo
Keywords: Análise de variância
Analysis of variance
Teoria bayesiana de decisão estatística
Bayesian statistical decision theory
Agronomia - Métodos estatísticos
Agronomy - Statistical methods
Máxima verossimilhança
???metadata.dc.date.submitted???: 15-Feb-2001
Issue Date: 12-Apr-2016
???metadata.dc.description.sponsorship???: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Citation: SANTANA, E. S. de. Avaliação de métodos de estimação de componentes de variância com aplicação em bovinos Nelore. 2001. 136 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2001.
???metadata.dc.description.resumo???: Foram avaliados quatro métodos clássicos de estimação de componentes de varíância: em modelos aleatórios, em classificação simples e aninhada, em dois estágios e misto em classificação cruzada com interação de dois fatores, através de simulação, na qual foi empregada uma variedade de situações envolvendo cinco razões de variâncias, A(a)2/A(c)2,sendo A(b)2 a variância dos efeitos aleatórios (exceto o erro) e A(c)2 a variância do erro, três níveis crescentes de não balanceamento e três tamanhos de amostra. Foram expostos alguns aspectos teóricos do método Bayesiano, seguidos de um exemplo ilustrativo. Estimativas dos componentes de variância de cada modelo foram obtidas pelo método da análise de variância, ANOVA; por máxima verossimilhança,ML;por máxima verossimilhança restrita, REML; e por estimação quadrática não tendenciosa de variância mínima, MIVQUE(O).Também é apresentada uma aplicação em bovinos Nelore. Os estimadores foram avaliados pelas estatísticas viés e erro quadrático médio.O estimador ML foi o mais indicado para o modelo aleatório em classificação simples e razão de variância igual a 0,05, por ser menos tendencioso e mais eficiente que os outros estimadores.Ele também foi recomendado para os outros dois modelos pelo seu melhor desempenho em todas razões de variância,níveis de não balanceamento e tamanhos de amostra, embora seja mais tendencioso, revele alguma dificuldade de convergência e exija maior tempo de processamento computacional. Os estimadores REML e ANOVA são aconselhados como outras opções por serem menos tendenciosos e apresentarem pequenos erros quadráticos médios. O MTVQUE(0) constituiu o método menos eficaz. O método Bayesiano,disponível no programa SAS, mostrou ser uma alternativa viável, flexível e promissora para usuários menos familiarizados com a metodologia Bayesiana.
Abstract: Four classical methods to estimate variance components were evaluated for the one-way classification random model, two-way nested random model and two-way crossed mixed model with interaction. A simulation study was carried out in a variety of situations involving five values of variance ratio A(a)2/A(c)2,being A(b)2 the random effect variance (except error) and A(c)2 the error variance, three ascending levels of unbalanced ness and three sample sizes. Theoretical aspects were shown about Bayesian method, followed by an illustrative example. Variance components estimates for each model were obtained by analysis of variance, ANOVA; maximum likelihood, ML; restricted maximum likelihood, REML; and minimum variance quadratic unbiased estimation, MIVQUE(0).The estimation methods were also illustrated with an application to Nelore cattle. The estimators were compared through their bias and means quared error, MSE. ML estimator was indicated for the one-way classification random model with variance components ratio equal to 0.05, for it showns maller bias and was more efficient than other estimators. It was also recommended for the other two models since it performed well inalivariance ratios, degrees of unbalanced ness and sample sizes, although it has been revealed more biased, with some convergence problems and there quired time computing was high and expensive. REML and ANOVA estimators may be other choices, since they shown good properties such as small bias and adequate mean squared errors. MJVQUE(0) was the worst estimator. Bayesian method, available in SAS software, seems to be a viable, flexible and promising alternative for not familiarized Bayesian methodology users.
Description: Dissertação/tese está disponível online com base na Resolução CEPE nº 090, de 24 de março de 2015, que dispõe sobre a disponibilização da coleção retrospectiva de teses e dissertações online no Repositório Institucional da UFLA, sem autorização prévia dos autores. Parágrafo Único. Caberá ao autor ou orientador a solicitação de restrição quanto à divulgação de teses e dissertações com pedidos de patente ou qualquer embargo similar. Art. 5º A obra depositada no RIUFLA que tenha direitos autorais externos à Universidade Federal de Lavras poderá ser removida mediante solicitação por escrito, exclusivamente do autor, encaminhada à Comissão Técnica da Biblioteca Universitária./ Arquivo gerado por meio da digitalização de material impresso. Alguns caracteres podem ter sido reconhecidos erroneamente.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11047
Publisher: Universidade Federal de Lavras
???metadata.dc.language???: por
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