dissertação
Emprego do modelo superparametrizado em experimento fatorial desbalanceado com dois e três fatores
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Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
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Departamento de Ciências Exatas
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de fomento
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Na pesquisa agropecuária é comum o estudo de vários fatores e
freqüentemente ocorrem perdas de observações, constituindo assim um
experimento desbalanceado. Este é um problema conhecido há muitos anos e,
apesar de terem sido desenvolvidas várias técnicas de estimação de parcelas
perdidas, nenhuma é universalmente aceita como única. E necessário conhecer
as hipóteses testadas por meio dos sistemas estatísticos e, ocorrendo caselas
vazias, a interpretação é ainda mais complexa, pois, geralmente, as hipóteses
sobre os efeitos principais de um dos fatores contêm os efeitos principais de
outros fatores e os efeitos de interações. Um outro detalhe que influencia a
formulação de hipóteses por envolver parâmetros sem interesse, quando ocorre
perda de caselas é que, ao adotar-se um modelo superparametrizado, o número
de parâmetros pode ser maior do que o número de caselas disponíveis para
estimá-los. Diante disso, adotando o modelo superparametrizado, este trabalho
teve como objetivo desenvolver esquemas de análises de variâncias de dados
desbalanceados e/ou com caselas vazias, identificar e interpretar as hipóteses
associadas às somas de quadrados por meio do procedimento General Linear
Models (GLM) do Statistical Analysis Sistem (SAS), que provêm quatro tipos
de somas de quadrados. Foram analisados três casos distintos, utilizando dados
referentes ao peso comercial de cenoura, provenientes de um experimento
inteiramente ao acaso, tendo como fatores cultivares e fases da lua no plantio, no
estudo do modelo com dois fatores e ainda o fator mês de plantio, no caso do
modelo com três fatores. Em face dos resultados obtidos, verificou-se que,
quando os dados são desbalanceados, as funções estimáveis de um fator
envolvem os parâmetros relativos ao fator e os componentes das interações onde
o fator está presente; as somas de quadrados dos Tipos I e IIsão equivalentes; as
dos Tipos m equivalentes às do Tipo IVea ordenação dos fatores principais não
afeta as hipóteses do Tipo I. Entretanto, quando ocorrem caselas vazias no
modelo com dois fatores, os quatro tipos de somas de quadrados para o fator
principal de entrada são diferentes e a ordenação é fundamental para a obtenção
das hipóteses do Tipo I. Quando ocorrem perdas de parcelas, a identificação das
funções estimáveis é mais complexa e as hipóteses ficam de difícil interpretação.
Nas funções estimáveis de interações ocorrem parâmetros da própria interação.
Abstract
In agricultural research it is common to study various factors and this
frequently leads to loss of observations, therefore forming an unbalanced
experiment. This is a well-known problem for many years and in spite ofthere
being developed various tavorite lost work techniques, not one is universally
accepted as the only one. It is necessary to know the tested hypothesis behind
the statistical systems and when there are missing cells the interpretation is even
more complex, but generally, the hypothesis on principal effects ofone ofthese
factors contains the principal effects of other factors and of effects of
interactions. Another detail which influences the formulation ofhypothesis by
involving parameters without interest, when there is a loss of cells and, by
adopting an overparametrized model, this work meets the objective, developing
the schemes of variance analysis ofunbalanced data and/or with missing cells,
identify and interpret the hypothesis associated with square sums behind the
procedure General Linear Models (GLM) ofStatistical Analysis System (SAS),
which prove four types of square sums. Three distinct cases were analysed,
using data reterring to commercial weight ofcarrots, arising from an experiment
completely at random, using as factors cultivation and the moon's phases on
planting, the model study as two factors and even the month ofplanting factor in
the case ofthree factor models. With the obtained results, you can conclude
when 1he data. is unbalanced, the estimated functions ofa factor involving the
relative parameters ofthe factor and it's components ofinteraction where the
factor is present; the square sum ofType I and II are equivalent; as are Type
HFs equivalent as Type IV's and the order ofthe principie factors do not efrect
the hypothesis ofType I. However when there are missing cells inthetwo-factor
model, the four types ofsquare sums for the principal factor input are different
and the order is fundamental to obtain the hypothesis ofType I. When loss of
parts happens, the identification ofthe estimate functions is more complex and
the hypotheses are difficult to interpret. In the estimable functions ofinteractions
present parameters of the interaction itself
Descrição
Esta dissertação/tese está disponível online com base na Resolução CEPE nº 090, de 24 de março de 2015, disponível em http://www.biblioteca.ufla.br/wordpress/wp-content/uploads/res090-2015.pdf, que dispõe sobre a disponibilização da coleção retrospectiva de teses e dissertações online no Repositório Institucional da UFLA, sem autorização prévia dos autores. Parágrafo Único. Caberá ao autor ou orientador a solicitação de restrição quanto à divulgação de teses e dissertações com pedidos de patente ou qualquer embargo similar. Art. 5º A obra depositada no RIUFLA que tenha direitos autorais externos à Universidade Federal de Lavras poderá ser removida mediante solicitação por escrito, exclusivamente do autor, encaminhada à Comissão Técnica da Biblioteca Universitária./ Arquivo gerado por meio da digitalização de material impresso. Alguns caracteres podem ter sido reconhecidos erroneamente.
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Citação
MANSO, E. M. Emprego do modelo superparametrizado em experimento fatorial
desbalanceado com dois e três fatores. 2004. 62 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2003.