Análise Bayesiana do modelo auto-regressivo para dados em painel: aplicação na avaliação genética de touros da raça Nelore

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dc.contributor.advisor1Safadi, Thelma
dc.contributor.referee1Silva, Carlos Henrique Osório
dc.contributor.referee1Mourão, Gerson Barreto
dc.contributor.referee1Muniz, Joel Augusto
dc.contributor.referee1Bueno Filho, Júlio Sílvio Souza
dc.contributor.referee1Lima, Renato Ribeiro de
dc.creatorSilva, Fabyano Fonseca e
dc.date.accessioned2015-02-09T19:20:06Z
dc.date.available2015-02-09T19:20:06Z
dc.date.issued2015-02-09
dc.date.submitted2006-12-14
dc.descriptionTese apresentada à Universidade Federal de Lavras como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Agronomia, área de concentração em Estatística"e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor.pt_BR
dc.description.abstractWe considered a Bayesian analysis of an autoregressive, AR(p), panei data model, using exact likelihood function, comparative analysis of priors distributions and predictive distributions of future observations. The methodology was tested by a simulation study using three priors: hierarchical Multivariate Normal-Inverse Gamma (model 1), independem Multivariate t- Student - Inverse Gamma (model 2) and Jeffreys (model 3). These comparisons were realizedby Bayes Factor and Pseudo-Bayes Factor, and the results showed the model 2 superiority. We also applied the proposed methodology application to real data from Nelore sires Expected Progenie Difference (EPD), observed during a fíve yearperiod (2000-2005). Results indicated the importance of sires grouping by accuracy values, and also showed forecast efficiency around 80%. ♦Guidance Committe: Prof8- Thelma Sáfadi, Prof. Joel Augusto Muniz, Prof. Luiz Henrique de Aquino.
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.description.resumoConsiderou-se uma análise Bayesiana de modelos auto-regressivos de ordem /?, AR(p), para dados em painel, de forma a utilizar a função de verossimilhança exata, a análise de comparação de distribuições a priori e a obtenção de distribuições preditivas de dados futuros. A metodologia utilizada foi testada mediante um estudo de simulação usando a priori hierárquica Normal multivariada-Gama inversa (modelo 1) a priori independente t-Student Gama inversa (modelo 2) e a priori de Jeffreys (modelo 3). As comparações entre os modelos, realizadas por meio do Fator de Bayes e do Pseudo-Fator de Bayes, indicaram uma superioridade do modelo 2 em relação aos demais. Realizou-se uma aplicação em dados reais referentes às DEPs de touros da raça Nelore publicadas durante os anos de 2000 a 2005. Os resultados apontaram para a importância de se dividir os animais em grupos homogêneos de acordo com a acuraria. Constatou-se também, que em média, a eficiência de previsão dos valores de DEPs para um ano futuro foi próximade 80%.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)pt_BR
dc.identifier.citationSILVA, F. F e. Análise Bayesiana do modelo auto-regressivo para dados em painel: aplicação na avaliação genética de touros da raça Nelore. 2006. 100 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, MG.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufla.br/handle/1/5037
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.programDEX - Departamento de Ciências Exataspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectVerossimilhança exatapt_BR
dc.subjectAnálise estatística de dados em painelpt_BR
dc.subjectPriori hierárquica normal multivariada-gama inversapt_BR
dc.subjectPriori independente t-student-gama inversapt_BR
dc.subjectPriori de Jeffreyspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
dc.titleAnálise Bayesiana do modelo auto-regressivo para dados em painel: aplicação na avaliação genética de touros da raça Nelorept_BR
dc.title.alternativeBayesian analysis of autoregressive panei data model: application in genetic evaluation of Nelore sirespt_BR
dc.typetesept_BR

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