1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)
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dc.creatorMachado, Eustáquio José-
dc.date.accessioned2014-10-03T11:56:27Z-
dc.date.available2014-10-03T11:56:27Z-
dc.date.issued2014-10-03-
dc.date.submitted2010-02-18-
dc.identifier.citationMACHADO, E. J. Estimação de riqueza de espécies de macroinvertebrados bentônicos utilzando o modelo de Michaelis-Menten: uma abordagem bayesiana. 2010. 94 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4303-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectInferência bayesianapt_BR
dc.subjectModelo não-linearpt_BR
dc.subjectEstimação em espéciespt_BR
dc.subjectMétodo de monte carlo via cadeias de markovpt_BR
dc.subjectMacroinvertebrados bentônicospt_BR
dc.subjectBayesian inferencept_BR
dc.subjectNon-linear modelpt_BR
dc.subjectEstimation of speciespt_BR
dc.subjectMonte carlo method via markov chainpt_BR
dc.subjectBenthic macroinvertebratespt_BR
dc.titleEstimação de riqueza de espécies de macroinvertebrados bentônicos utilizando o modelo michaelis-menten: uma abordagem bayesianapt_BR
dc.title.alternativeEstimating species richness of benthic macroinvertebrates using michaelis-menten model: a bayesian approachpt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programDEX - Departamento de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Muniz, Joel Augusto-
dc.contributor.referee1Louzada, Júlio Neil Cassa-
dc.contributor.referee1Savian, Taciana Villela-
dc.contributor.referee1Beijo, Luiz Alberto-
dc.contributor.referee1Sáfadi, Thelma-
dc.description.resumoO levantamento do número de espécies é o primeiro passo em qualquer estudo sobre diversidade biológica e essencial para avaliação do status de conservação por ser a extinção um processo irreversível, e a falta de informação implicar em estratégias de conservação equivocadas, aumentando, conseqüentemente a perda de espécies que, em grande parte, ainda não foram estudadas. Neste estudo, estimou-se o número de espécies biológicas denominadas macroinvertebrados bentônicos, por meio do modelo de regressão não-linear conhecido no contexto ecológico como equação de Michaelis-Menten, a partir de amostras coletadas em igarapés (riachos) de águas brancas e claras em estudo de Lima (2008). A metodologia utilizada fez uso da inferência bayesiana para a estimação dos parâmetros do modelo por meio de métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov usando o amostrador de Gibbs e o algoritmo de Metropolis-Hastings. Utilizou-se a função de autocorrelação para produzir independência para a amostra obtida. A análise de convergência das cadeias foi monitorada pelos critérios: Raftery & Lewis ((1992), Gelman & Rubin (1992), e Geweke (1992), sendo que a implementação das análises foi realizada por meio de rotinas e do pacote BOA executável no sofware R (2010). Os resultados encontrados indicaram o aumento considerável da precisão das estimativas dos parâmetros utilizando como critérios: o intervalo HPD (Highest Posterior Density), erro de Monte Carlo e desvio padrão. O modelo de Michaelis-Menten ajustou-se muito bem aos dados observacionais nas três massas de dados utilizadas. Em virtude dos resultados apresentados, conclui-se que são bastante satisfatórios e promissores com a utilização da abordagem Bayesiana em estudos de estimação em espécies na ecologia.pt_BR
dc.description.resumoA SURVEY of number of species is the first step in any study about biological diversity and essential for evaluating the conservation status being the extinction an irreversible process, and the lack of information implies in misdeeds in conservation strategies, increasing consequently, the species loss which in most part, have not been studied yet. In this study, the number of biological species called benthic macroinvertebrates was estimated through the non-linear regression model known as Michalis-Menten equation in the ecological context, from samples collected in clear and clean-water stream in Lima´s study (2008). The methodology used was the Bayesian inference for the model parameters estimation through Monte Carlo methods via Markov chains using the Gibbs´ sampler and Metropolis-Hastings algorithm. The autocorrelation function was used for producing independence to the sample obtained. The convergence analysis of the chains was monitored through criteria: Raftery & Lewis (1992), Gelman & Rubin (1992) and Geweke (1992), so that the implementation of the analysis was carried out through routines and BOA pack executable in the R (2010) software. The results found indicated a considerable increasing of the accuracy in parameter estimation using HPD (highest posterior density) interval, Monte Carlo error and standard deviation as criteria. Michaelis-Menten model fitted well to observational data in three data mass used. Because of the results presented, one can conclude they are quite satisfactory and promising by using the Bayesian approach in ecological studies on estimation of species.pt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
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