dissertação

Ajuste de uma superfície de resposta no delineamento em blocos incompletos: análise de verossimilhança restrita e bayesiana em uma simulação de adubação em citros

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS

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Resumo

Finding the combination of nutrients levels that yields maximum production is an interesting problem in manuring assays. The aim of this work was to illustrate the restrict likelihood analysis (REML) and Bayesian analysis (GS) of a partially balanced incomplete block design. For this illustration, production data for the first year of a citrus culture were simulated, using combinations of levels for two nutrients. To fit the model and calculate its statistical properties, REML and GS were both applied to a mixed linear model. Results from both methodologies are equivalent, indicating that these are good tools for mixed models fitting that should be recommended for the response surfaces.
A determinação da combinação de doses de nutrientes que dá uma produção máxima é um problema de interesse em ensaios de adubação. No presente trabalho, procurou-se ilustrar as análises de verossimilhança restrita (REML) e bayesiana (GS) de um delineamento em blocos incompletos parcialmente balanceados. Para essa ilustração, foram simulados dados de produção de uma cultura de citros, no primeiro ano de idade, com a combinação de doses de dois nutrientes.Para o ajuste do modelo e o cálculo de suas propriedades estatísticas, foi feita a inferência de verossimilhança restrita (REML) e a inferência bayesiana, usando a amostragem Gibbs, ambas aplicadas a um modelo linear misto. Os resultados demonstram que as duas metodologias são boas ferramentas de ajuste de modelos mistos e devem ser recomendadas para ajustes de superfícies de resposta.

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Estatística e Experimentação Agropecuária

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LIMA, C. N. Ajuste de uma superfície de resposta no delineamento em blocos incompletos: análise de verossimilhança restrita e bayesiana em uma simulação de adubação em citros. 2006. 71 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2006.

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