dissertação
Análise de variância utilizando modelos autorregressivos em experimentos com dependência espacial
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Editor
UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Programa de Pós-Graduação
DEX - Programa de Pós-graduação
Agência de fomento
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Com o objetivo de comparar o desempenho dos modelos
autorregressivos, nomeadamente o modelo “Simultaneous Autoregressive Model
ou Spatial Autoregressive”-SAR e “Conditional Autoregressive Model”-CAR na
análise de variância de experimentos com dependência espacial, estudou-se as
suas estruturas e os parâmetros envolvidos. O estudo foi feito considerando
experimentos em delineamento de blocos casualizados e delineamento em
quadrados latinos, com 3 configurações diferentes. Os dados, os erros com
características aleatórias e os padrões de proximidade de primeira, segunda e
terceira ordem, foram gerados por simulação. Os parâmetros dos modelos foram
estimados pelo método da máxima verossimilhança e a comparação dos modelos
feita utilizando critério de Akaike. Os resultados obtidos mostraram que os
modelos autorregressivos SAR apresentam melhor ajuste e precisão quando
comparados com os modelos CAR.
In this study, we compare the performance of autoregressive models, including the Simultaneous Autoregressive Model or Spatial Autoregressive (SAR) and the Conditional Autoregressive Model (CAR) in the analysis of variance of experiments with spatial dependence. The structure and the parameters involved in these models were studying. This study considered a randomized complete block and Latin square design, each one in 3 different settings. The data, the errors with random characteristics and first, second and third order proximity patterns, were generated by simulation. The parameters of the models were estimate by maximum likelihood method. The models were compare by the AIC criteria. The SAR models fit better than the CAR models and the analysis, which considered independent errors.
In this study, we compare the performance of autoregressive models, including the Simultaneous Autoregressive Model or Spatial Autoregressive (SAR) and the Conditional Autoregressive Model (CAR) in the analysis of variance of experiments with spatial dependence. The structure and the parameters involved in these models were studying. This study considered a randomized complete block and Latin square design, each one in 3 different settings. The data, the errors with random characteristics and first, second and third order proximity patterns, were generated by simulation. The parameters of the models were estimate by maximum likelihood method. The models were compare by the AIC criteria. The SAR models fit better than the CAR models and the analysis, which considered independent errors.
Abstract
Descrição
Dissertação apresentada à Universidade
Federal de Lavras, como parte das
exigências do Programa de Pós-
Graduação em Estatística e
Experimentação Agropecuária, área de
concentração em Estatística e
Experimentação Agropecuária, para a
obtenção do título de Mestre.
Área de concentração
Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
ISBN
DOI
Citação
CAETANO, E. do R. R. Análise da variância utilizando modelos autorregressivos em experimentos com dependência espacial. 2013. 115 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.