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Título: GAMLSS na experimentação agropecuária: um estudo em doenças parasitárias de bovinos de leite
Título(s) alternativo(s): GAMLSS in agricultural and livestock experimentation: a study on parasitic diseases of dairy cattle
Autores: Lima, Renato Ribeiro de
Nakamura, Luiz Ricardo
Oliveira, Izabela Regina Cardoso
Cirillo, Marcelo Ângelo
Ferreira, Leandro
Palavras-chave: Bezerras leiteiras
Excesso de zeros
Dados de contagem
Experimentação agropecuária
Agricultural and livestock experimentation
Count data
Dairy cattle
Inflated zeros
Data do documento: 25-Jul-2018
Editor: Universidade Federal de Lavras
Citação: ROQUIM, F. V. GAMLSS na experimentação agropecuária: um estudo em doenças parasitárias de bovinos de leite. 2018. 82 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.
Resumo: This study shows the main characteristics of the generalized additive models for location, scale and shape (GAMLSS). Furthermore, describes its estimation methods, which includes the iterative algorithms, the inference and prediction methods, briefly discussing possible distributions and additive terms and, finally, model selection and diagnostics techniques. The emphasis was to present the flexibility of such class of models which allows us to fit all parameters of the response variable distribution as a function of explanatory variables. In GAMLSS, a wide range of distributions are possible to explain the response variable with the possibility of incorporating smoothing functions, which offer models that are able to increasingly portray reality. The aim of this study was to demonstrate how this models can be used in agricultural and livestock experimental data, bringing a practical application related to the study of treatments for parasitosis in dairy cattle. In addition, it was presented some papers available in the scientific community that have already used the GAMLSS within this area.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/29740
Aparece nas coleções:Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)



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