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dc.creatorMendes, Cristian Tiago Erazo-
dc.date.accessioned2021-10-05T16:46:58Z-
dc.date.available2021-10-05T16:46:58Z-
dc.date.issued2021-10-05-
dc.date.submitted2021-07-29-
dc.identifier.citationMENDES, C. T. E. AMMI Bayesiano para dados ordinais. 2021. 84 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/48313-
dc.description.abstractIn 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectAMMI-Bayesianopt_BR
dc.subjectEnsaios multi ambientaispt_BR
dc.subjectModelos de limiarpt_BR
dc.subjectVariáveis ordinaispt_BR
dc.subjectBayesian-AMMIpt_BR
dc.subjectMulti environment trialspt_BR
dc.subjectOrdinal variablespt_BR
dc.subjectThreshold modelspt_BR
dc.titleAMMI Bayesiano para dados ordinaispt_BR
dc.title.alternativeBayesian AMMI for ordinal datapt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Balestre, Márcio-
dc.contributor.advisor-co1Silva, Carlos Pereira da-
dc.contributor.advisor-co2Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa-
dc.contributor.referee1Sáfadi, Thelma-
dc.contributor.referee2Barroso, Camilla Marques-
dc.contributor.referee3Corrêa, Fábio Mathias-
dc.contributor.referee4Cassiano, Fernando Ribeiro-
dc.description.resumoNesta tese investigamos a implementação do AMMI bayesiano para dados ordinais. Inicialmente fizemos uma revisão sobre aspectos teóricos de inferência bayesiana, da análise de ensaios multi ambientais (MET) e de modelos de limiar. Em seguida apresentamos dois artigos para submissão a revistas científicas. O primeiro é um artigo de revisão sobre o AMMIbayesiano com exemplificação numérica de sua implementação tecnicamente mais atualizada. O modelo se mostra muito flexível para ajustar dados desbalanceados, não ortogonais e heteroscedásticos, mas depende de respostas contínuas em que se possa supor aproximação normal. O segundo artigo é sobre a análise de dados ordinais na estrutura do modelo AMMI-bayesiano. Um conjunto de dados MET foi artificialmente transformado em respostas ordinais a partir de uma variável observada contínua. Este recurso foi usado para gerar um padrão ouro como referência de análise, que não existe nas aplicações reais. O uso de uma variável latente contínua, usando funções de ligação acumuladas probit permitiu implementar a análise e mostrou-se eficiente em separar genótipos estáveis de instáveis. Com os dados ordinais a interpretação é menos poderosa, porém mais rigorosa e consistente com a análise de dados contínuos.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatísticapt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7550171977121346pt_BR
Aparece nas coleções:Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

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