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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/48313
Título: | AMMI Bayesiano para dados ordinais |
Título(s) alternativo(s): | Bayesian AMMI for ordinal data |
Autores: | Balestre, Márcio Silva, Carlos Pereira da Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa Sáfadi, Thelma Barroso, Camilla Marques Corrêa, Fábio Mathias Cassiano, Fernando Ribeiro |
Palavras-chave: | AMMI-Bayesiano Ensaios multi ambientais Modelos de limiar Variáveis ordinais Bayesian-AMMI Multi environment trials Ordinal variables Threshold models |
Data do documento: | 5-Out-2021 |
Editor: | Universidade Federal de Lavras |
Citação: | MENDES, C. T. E. AMMI Bayesiano para dados ordinais. 2021. 84 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021. |
Resumo: | In this thesis we study the implementation of Bayesian AMMI for ordinal data. Initially we revisited theoretical aspects of Bayesian analysis, Multi Environment Trials (MET) and threshold models. In the last two sections are presented papers for scientific journals. The first is a review on Bayesian-AMMI literature folowed by a case study of the state of the art implementation. The model has shown flexibility to fit unbalanced, non-orthogonal and heteroscedastic data, but depends on continuous response in which Gaussian assumption is reasonable after scaling. The second deals with Bayesian AMMI to ordinal data. An ordinal data set on MET was artificially generated from continuous responses. This allows for a gold standard on ordinal data analysis, that is not available in actual ordinal data. A latent underlying continuous variable modeled with cumulative probit link allows for a suitable implementation of the analysis. This has shown to be efficient in telling stable from unstable genotypes. Using ordinal models interpretation is less powerful but more rigorous and consistent with continuous data analysis. |
URI: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/48313 |
Aparece nas coleções: | Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses) |
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