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Por favor, utilize esse identificador para citar este item ou usar como link: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/917

Título: Parametrizações interpretáveis em modelos não lineares
Autor(es): Zeviani, Walmes Marques
Orientador: Muniz, Joel Augusto
Membro da banca: Ribeiro Junior, Paulo Justiniano
Singer, Júlio da Motta
Bueno Filho, Júlio Silvio de Sousa
Morais, Augusto Ramalho de
Área de concentração: Estatística e Experimentação Agropecuária
Assunto: Verossimilhança
Método delta
Medida de curvatura
Efeito misto
van Genuchten
Likelihood
Delta method
Curvature measure
Mixed effect
Data de Defesa: 13-Mai-2013
Data de publicação: 2013
Agência de Fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Referência: ZEVIANI, W. M. Parametrizações interpretáveis em modelos não lineares. 2013. 146 p. Tese. (Doutorado Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.
Resumo: Uma das vantagens dos modelos de regressão não linear é ter interpretação para os parâmetros. Em muitas situações, parâmetros de interesse, expressos como função dos parâmetros do modelo, são quantidades sujeitas à investigação. Surge então a preocupação de como fazer inferência sobre eles. Para isso, o método delta, a simulação Monte Carlo e procedimentos bootstrap são alternativas frequentes. Além disso, uma reparametrização pode ser aplicada ao modelo de forma à representar tais parâmetros de interesse. Além de melhorar a interpretação, a presença do parâmetro alvo estende as possibilidades com relação a especificação de modelos e inferência estatística. O objetivo com esse trabalho é sistematizar o procedimento de aplicar reparametrizações. Ênfase foi dada em modelos não lineares considerados em aplicações dentro das Ciências Agrárias. Uma lista com 17 modelos reparametrizados é fornecida. No primeiro estudo de caso, o nível de dano econômico da desfolha no algodoeiro foi avaliado com os seguintes objetivos: 1) propor uma parametrização de modelo que representasse o nível de dano econômico, 2) avaliar parametrizações alternativas por meio de suas propriedades, onde considerando medidas de não linearidade, 3) aplicar inferência baseada em verossimilhança, 4) selecionar um modelo para descrever a relação entre produção e desfolha do algodoeiro em função do estágio fenológico. O modelo reparametrizado apresentou melhores propriedades nos estágios fenológicos com pronunciada relação não linear. No restante, as medidas de curvatura, as correlações dos estimadores e os gráficos de perfil de verossimilhança indicaram que um sub-modelo deveria ser considerado. No segundo estudo de caso, objetiva-se verificar o efeito da posição de amostragem e profundidade do solo sobre os parâmetros I (infletion) e S (slope) da curva de retenção de água do solo. Para isso 1) considerou-se ANOVA simples e 2) ANOVA ponderada pela variância das estimativas desses parâmetros em cada unidade experimental em comparação com 3) o uso de modelos não lineares de efeitos mistos em uma parametrização desenvolvida. Nenhum dos métodos alternativos de análise foi superior ao modelo não linear de efeitos mistos na parametrização desenvolvida, que apresentou intervalos de confiança mais estreitos para os parâmetros e apontou efeito de posição e profundidade de coleta.
One of the advantages of the nonlinear regression models is to have interpretable parameters. In many instances, the parameters of interest, expressed as a function of the model parameters, are quantities subject to investigation. Then comes the concern of how to make inferences about them. For this, the delta method, the Monte Carlo simulation and bootstrap procedures are common alternatives. In addition, a reparametrization can be applied to the model in order to represent these parameters of interest into the model. In addition to improving the interpretation of the presence of the target parameter extends the possibilities regarding the specification of models and statistical inference. The aim of this work is to systematize the procedure to apply reparametrizations. Emphasis was given on nonlinear models considered in applications within the Agricultural Sciences. A list with 17 models reparametrized is provided. In the first case study, the threshold level of defoliation on cotton was evaluated with the following objectives: 1) to propose a model parameter that represents the level of economic damage, 2) evaluate alternative parameterizations through its properties, which considering measures of nonlinearity, 3) apply inference based on likelihood, 4) select a model to describe the relationship between yield and defoliation of cotton in each phenological stage. The reparametrized model showed better properties in phenological stages with pronounced nonlinear relationship. Otherwise the measures of curvature, the correlations of the estimators and likelihood profile plots indicated that a sub-model should be considered. In the second case study, the objective is to verify the e ect of sampling position and soil depth on the parameters I (infletion) and S (slope) of the soil water retention curve. For that 1) it was considered ANOVA and 2) weighted ANOVA in each experimental unit compared to 3) using nonlinear mixed e ects on a parameterization developed. None of the alternative methods of analysis was superior to model nonlinear mixed e ects in the parameterization developed, which had narrower confidence intervals for the parameters and pointed sampling position and depth e ect.
Informações adicionais: Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras,como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/917
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

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