Buscar

 

RI UFLA (Universidade Federal de Lavras) >
DEX - Departamento de Ciências Exatas >
DEX - Programa de Pós-graduação >
DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses) >

Por favor, utilize esse identificador para citar este item ou usar como link: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5037

Título: Análise Bayesiana do modelo auto-regressivo para dados em painel: aplicação na avaliação genética de touros da raça Nelore
Título Alternativo: Bayesian analysis of autoregressive panei data model: application in genetic evaluation of Nelore sires
Autor(es): Silva, Fabyano Fonseca e
Orientador: Safadi, Thelma
Membro da banca: Silva, Carlos Henrique Osório
Mourão, Gerson Barreto
Muniz, Joel Augusto
Bueno Filho, Júlio Sílvio Souza
Lima, Renato Ribeiro de
Área de concentração: Estatística e Experimentação Agropecuária
Assunto: Verossimilhança exata
Análise estatística de dados em painel
Priori hierárquica normal multivariada-gama inversa
Priori independente t-student-gama inversa
Priori de Jeffreys
Data de Defesa: 14-Dez-2006
Data de publicação: 9-Fev-2015
Agência de Fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Referência: SILVA, F. F e. Análise Bayesiana do modelo auto-regressivo para dados em painel: aplicação na avaliação genética de touros da raça Nelore. 2006. 100 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, MG.
Resumo: Considerou-se uma análise Bayesiana de modelos auto-regressivos de ordem /?, AR(p), para dados em painel, de forma a utilizar a função de verossimilhança exata, a análise de comparação de distribuições a priori e a obtenção de distribuições preditivas de dados futuros. A metodologia utilizada foi testada mediante um estudo de simulação usando a priori hierárquica Normal multivariada-Gama inversa (modelo 1) a priori independente t-Student Gama inversa (modelo 2) e a priori de Jeffreys (modelo 3). As comparações entre os modelos, realizadas por meio do Fator de Bayes e do Pseudo-Fator de Bayes, indicaram uma superioridade do modelo 2 em relação aos demais. Realizou-se uma aplicação em dados reais referentes às DEPs de touros da raça Nelore publicadas durante os anos de 2000 a 2005. Os resultados apontaram para a importância de se dividir os animais em grupos homogêneos de acordo com a acuraria. Constatou-se também, que em média, a eficiência de previsão dos valores de DEPs para um ano futuro foi próximade 80%.
We considered a Bayesian analysis of an autoregressive, AR(p), panei data model, using exact likelihood function, comparative analysis of priors distributions and predictive distributions of future observations. The methodology was tested by a simulation study using three priors: hierarchical Multivariate Normal-Inverse Gamma (model 1), independem Multivariate t- Student - Inverse Gamma (model 2) and Jeffreys (model 3). These comparisons were realizedby Bayes Factor and Pseudo-Bayes Factor, and the results showed the model 2 superiority. We also applied the proposed methodology application to real data from Nelore sires Expected Progenie Difference (EPD), observed during a fíve yearperiod (2000-2005). Results indicated the importance of sires grouping by accuracy values, and also showed forecast efficiency around 80%. ♦Guidance Committe: Prof8- Thelma Sáfadi, Prof. Joel Augusto Muniz, Prof. Luiz Henrique de Aquino.
Informações adicionais: Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Agronomia, área de concentração em Estatística"e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5037
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

Arquivos neste Item:

Arquivo Descrição TamanhoFormato
TESE Análise Bayesiana do modelo auto-regressivo para dados em painel.pdf5,29 MBAdobe PDFVer/abrir

Itens protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, Salvo indicação em contrário.


Mostrar estatísticas

 


DSpace Software Copyright © 2002-2007 MIT and Hewlett-Packard - Feedback