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Título: Teste para regressão spline linear: simulação e aplicação a dados de crescimento de ovinos
Autor(es): Oliveira, Diana Campos de
Orientador: Muniz, Joel Augusto
Membro da banca: Carneiro, Antônio Policarpo Sousa
Beijo, Luiz Alberto
Morais, Augusto Ramalho de
Chaves, Lucas Monteiro
Área de concentração: Estatística e Experimentação Agropecuária
Assunto: Regressão linear segmentada
Regressão não linear segmentada
Ovinos
Propriedades dos estimadores
Modelos não lineares
Simulação
Linear and nonlinear regressions
Growth curve
Sheep flock
Properties of estimators
Nonlinear models
Computer simulation
Curva de crescimento
Data de Defesa: 18-Dez-2014
Data de publicação: 2015
Agência de Fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Referência: OLIVEIRA, D. C. de. Teste para regressão spline linear: simulação e aplicação a dados de crescimento de ovinos. 2015. 108 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.
Resumo: No Brasil, o efetivo de ovinos vem crescendo, contudo, o rebanho é insuficiente para abastecer o mercado interno de forma que o país continua importando carne ovina de outros países o que demonstra uma oportunidade para os produtores brasileiros desenvolverem mecanismos com intuito de produzir carne com qualidade, gerando renda. Uma forma consistente e prática de analisar a eficiência produtiva de animais é por meio do estudo de curvas de crescimento, que descrevem uma relação funcional entre peso e idade. Geralmente as curvas de crescimento são representadas por modelos não lineares que apresentam parâmetros com interpretações biológicas. Os objetivos deste trabalho foram utilizar a regressão linear e não linear, com até três segmentos, para descrever curvas de crescimento em ovinos cruzados, e avaliar, por meio de estudos de simulação, as propriedades dos estimadores dos parâmetros das funções segmentadas lineares, como consistência e tendência, além de avaliar a soma de quadrado extra como uma ferramenta estatística para determinar o número de segmentos significativos das regressões segmentadas lineares. Foram utilizadas informações de pesagens de animais dos seguintes grupos genéticos de ovinos de corte: Dorper x Morada Nova (DMN), Dorper x Rabo Largo (DRL), Dorper x Santa Inês (DSI). Os estimadores dos parâmetros das funções segmentadas lineares apresentaram pequeno viés e são consistentes quando os erros apresentam variâncias homocedásticas e são independentes. O teste estatístico, baseado nas somas de quadrado extra, mostrou-se como excelente ferramenta para determinar o número de segmentos significativos nas regressões segmentadas lineares, quando o tamanho da amostra for grande.
Abstract: The sheep flock has been increasing in Brazil but, is not yet sufficient to supply the domestic market, so that Brazil continues importing sheep meat from other countries so far. This shows to Brazil graziers the opportunity of developing mechanisms seeking to obtain high production, productivity, and high quality. A consistent and practical way of analysing the livestock productive efficiency is by studying growth curves, which describe a functional relationship between weight and age. Growth curves, however, are generally described using nonlinear models, which represent parameters for biological interpretation. The purpose of this study was to use linear and nonlinear regressions, with up to three segments, to describe growth curves on breed sheeps. We also assessed, by means of simulation studies, properties of parameters estimators of piecewise linear function, such as consistency and trend. Besides, we assessed the extra sum of squares as a statistical tool to estimate the number of significant segments of these segmented linear regressions. Weight data of the following genetic beef sheep groups were used: Dorper × Morada Nova, Dorper × Rabo Largo, and Dorper × Santa Inês. Parameters estimators of piecewise linear functions showed a slight bias, were found to be independent, and were consistent when errors had homoscedastic variance. Therefore, based on the extra sum of squares, the statistical test was found to be an excellent tool in estimating the number of significant segmented linear regressions.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5114
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

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