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metadata.teses.dc.title: Análise de variância para experimentos com dependência espacial
metadata.teses.dc.title.alternative: Analysis of variance for experiments with spatial dependence
metadata.teses.dc.creator: Rossoni, Diogo Francisco
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Lima, Renato Ribeiro de
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Mello, José Márcio de
Scalon, João Domingos
metadata.teses.dc.description.concentration: Estatística e Experimentação Agropecuária
metadata.teses.dc.subject: Modelo autorregressivo
Modelagem geoestatística
ANOVA-AR
Autoregressive model
Geostatistics modeling
metadata.teses.dc.date.issued: 25-Aug-2014
metadata.teses.dc.identifier.citation: ROSSONI, D. F. Análise de variância para experimentos com dependência espacial. 2011. 108 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2011.
metadata.teses.dc.description.resumo: A influência da heterogeneidade do solo na estimação das diferenças entre os tratamentos é uma preocupação para os pesquisadores de campo. Uma das alternativas para controlar esse fator e aumentar a precisão das comparações entre os tratamentos é o estudo da dependência espacial das variáveis. Com o conhecimento das posições relativas das amostragens (dados referenciados), a variabilidade espacial passa a ser utilizada como um fator positivo, colaborando com as conclusões experimentais. Para o desenvolvimento deste estudo foram utilizados dados gerados a partir de simulação. Foram efetuadas comparações da análise não espacial (que considera os erros independentes) com a análise espacial, utilizando a Geoestatística (para a modelagem de erros correlacionados) e a análise de variância considerando o modelo autorregressivo (ANOVA-AR). A utilização de ferramentas da estatística espacial na análise de experimentos tornou a análise mais precisa, haja vista que houve diminuição na variabilidade geral do experimento e/ou uma melhor modelagem do experimento.Modelo autorregressivo. Modelagem geoestatística. ANOVA-AR.
The influence of the soil heterogeneity in the estimation of the treatments effect is a concern for field researchers. The accuracy of comparisons between the treatments can be increased by considering the soil heterogeneity in the analysis. An alternative to this is considering the spatial dependence of the experimental plots. In this study, it was used simulated data. The comparison between non-spatial analysis (independent errors) and spatial analysis was implemented. In the spatial analysis, it was considered the Geostatistics and the ANOVA with autoregressive model (ANOVA-AR). The analyses by considering the spatial information increased the comparisons accuracy. Also, there was a decrease in the experiment error.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3235
metadata.teses.dc.publisher: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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