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Doctoral Thesis
DOI
Document
Author
Full name
Simone Grego
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2019
Supervisor
Committee
Piedade, Sonia Maria de Stefano (President)
Govone, José Silvio
Pião, Antonio Carlos Simões
Prado, Naimara Vieira do
Title in Portuguese
Ajuste de modelos lineares generalizados geoestatísticos em dados de contagem com diferentes abordagens agroclimáticas
Keywords in Portuguese
Efeito aleatório
Geoestatística
Modelos lineares generalizados
Poisson
Abstract in Portuguese
Geralmente, na análise de dados com contagens, a suposição de equidispersão não é atendida, inviabilizando o uso do modelo clássico de regressão linear generalizado. Além disso, observações medidas ao longo do tempo e correlacionadas espacialmente, dificultam a modelagem visto que essas estruturas causam diferentes fontes de variações. Desse modo, esse trabalho procurou explorar a metodologia dos modelos lineares generalizados geoestatísticos a fim de possibilitar opções em duas áreas do conhecimento. Para tal, utilizou-se dados pluviométricos e relacionados a doença do grenning, os quais foram analisados no software R. Nos resultados do capítulo 2 destacam-se a tendência e padronização no acometimento da doença nas plantas, principalmente em um determinado local. No capítulo 3, tem-se a flexibilidade e eficiência da metodologia proposta, principalmente ao realizar as análises baseadas em estimativas iniciais oriundas de um modelo considerado bem ajustado.
Title in English
Adjustment of geostatistical generalized linear models in counting data in different agroclimatic approaches
Keywords in English
Generalized linear models
Geostatistics
Poisson
Random effects
Abstract in English
Generally, in the analysis of data with counts, the hypothesis of equidistance is not met, making impossible the use of the classic model of generalized linear regression. In addition, observations measured over time and spatially correlated make modeling difficult, since these structures cause different sources of variation. Thus, this work sought to explore the methodology of generalized geostatistical linear models to enable options in two areas of knowledge. The results of chapter 2 highlight the tendency and standardization of disease involvement in plants, especially in a given location. In Chapter 3, we have the flexibility and efficiency of the proposed methodology, especially when performing the analyzes based on the initial estimates of a well considered model.
 
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Publishing Date
2019-11-21
 
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