dissertação
Estimador bootstrap não-paramétrico de curvas de sobrevivência para dados entomológicos com censura Intervalar
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
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Programa de Pós-Graduação
DEX - Programa de Pós-graduação
Agência de fomento
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Este trabalho teve como objetivo estimar e comparar curvas de sobrevivência para dados entomológicos que envolvem censura intervalar. Isso com o intuito de comparar dois tipos de alimentos artificiais (solução aquosa de mel a 50% e solução aquosa de frutose a 50%) usados no suprimento da necessidade alimentar de abelhas durante a entressafra (escassez de néctar e pólen). Inicialmente, utilizou-se o algoritmo EM (Esperança-Maximização) para se alcançar tal objetivo. Foi observado que não há diferença dos saltos (steps) no Estimador Não-Paramétrico de Máxima Verossimilhança (ENPMV), quando se aplica esse algoritmo ou quando se determinam tais estimativas por meio de contagens. Para melhorar as estimativas obtidas por contagem, aplicou-se o método Bootstrap (Não-Paramétrico) para estimar os saltos e, posteriormente, construir as curvas de sobrevivência. Concluiu-se, então, que, para dados entomológicos, o método Bootstrap fornece boas estimativas, além de possibilitar a construção de intervalos de confiança que permitem comparar as curvas de sobrevivência sem a necessidade de se estabelecer um método específico de comparação para esse tipo de dados. Foram utilizados dados reais referentes à longevidade de abelhas da espécie Apis mellifera que foram coletadas no Apiário Experimental da Universidade Federal de Lavras (UFLA). Concluiu-se, também, que o alimento que proporcionou maior longevidade aos insetos foi solução aquosa de mel a 50%.
The goal of this work was estimate and compare survival curves for interval censored entomological data. More specifically, compare the survival curves of bees fed with two artificial solutions: 50% aqua honey solution and 50% aqua fructose solution. No differences was found between the non-parametric maximum likelihood estimate obtained by the EM algorithm and the estimated obtained by the counting method. In order to improve the estimates of the previous result, the bootstrap method was applied. This method provides good estimates and confidence intervals which allow the comparison between the survival curves. The experiment was conducted in the Insect Biology Laboratory of the Entomology Department of the Universidade Federal de Lavras-Lavras, MG, Brazil , at , UR and 12-hour photophase. The final conclusion was that longer expected time life is obtained when Apis mellifera bees are fed with honey aqua solution.
The goal of this work was estimate and compare survival curves for interval censored entomological data. More specifically, compare the survival curves of bees fed with two artificial solutions: 50% aqua honey solution and 50% aqua fructose solution. No differences was found between the non-parametric maximum likelihood estimate obtained by the EM algorithm and the estimated obtained by the counting method. In order to improve the estimates of the previous result, the bootstrap method was applied. This method provides good estimates and confidence intervals which allow the comparison between the survival curves. The experiment was conducted in the Insect Biology Laboratory of the Entomology Department of the Universidade Federal de Lavras-Lavras, MG, Brazil , at , UR and 12-hour photophase. The final conclusion was that longer expected time life is obtained when Apis mellifera bees are fed with honey aqua solution.
Abstract
Descrição
Área de concentração
Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
ISBN
DOI
Citação
GOUVÊA, G. D. R. Estimador Bootstrap não-paramétrico de curvas de sobrevivência para dados entomológicos com censura intervalar. 2006. 61 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2006.
