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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.1998.tde-20220208-060059
Document
Author
Full name
Maria Helena Spyrides-Cunha
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 1998
Supervisor
Title in Portuguese
Modelos para dados categorizados ordinais: aplicações em agropecuária
Keywords in Portuguese
DADOS CATEGORIZADOS
MODELOS MATEMÁTICOS
Abstract in Portuguese
Geralmente, em estudos para avaliar o grau de severidade de doenças em plantas e animais, é comum a atribuição de escores numa escala ordinal como medida de mensuração. Este tipo de variável resposta, porém, não segue uma distribuição normal e os profissionais na maioria das vezes são levados a usar recursos para assegurar as pressuposições exigidas pela análise de variância. Estes dados, no entanto, podem ser modelados através de técnicas específicas para dados categorizados ordinais. Este trabalho apresenta duas aplicações, uma em agronomia e outra em zootecnia, ilustrando respectivamente os modelos de chances proporcionais e riscos proporcionais. No primeiro exemplo, o interesse consistiu em avaliar o grau de associação entre dois marcadores moleculares, um localizado no cromossomo 2 (bngl669) e outro no cromossomo 8 (bngl166) e o grau de severidade da ferrugem comum em milho, causada pelo agente Puccinia sorghi.Verificou-se tanto o efeito individual destes marcadores moleculares quanto a presença de epistase sobre o grau de seve-- ridade da doença. Concluiu-se que a combinação genotípica de maior resistência à Puccinia sorghi foi 11 para o bngl669 e 22 para o bngl166. No segundo exemplo, o objetivo foi o de identificar os fatores de risco associados à diarreia em leitões em período de desmama, a fim de caracterizar o máximo de informação do ecossistema nas maternidades. Constatou-se que a vacinação contra a colibacilose, o tratamento com oxitocina, o aleitamento em grupo e a patologia de parto das porcas favorecem a diarreia nas granjas.
Title in English
Ordinal categorical data models: agronomy and animal science aplications
Abstract in English
ln research of disease resistance involving plants and animals, it is very common the attribution of scores in an ordinal scale. Most statistical approaches, however, require a continuous distribution of the response variable, a requirement not always met. Nevertheless, this kind of data can be powerfully analysed through ordinal categorical response techniques. This work presents two applications, one in agronomy and another in animal science. The first example is an application of the proportional odds model in detecting the association between genotypes of two molecular-marker loci and the severity disease of common rust in maize, caused by Puccinia sorghi. Single- marker analyses detected significant differences among marker genotypes at both marker loci, indicating that these marker are linked to disease resistance. Moreover, the inclusion of the interaction term after the single-marker analyses indicated a strong evidence of epistatic interaction between the bngl166 (chromossome 2) and bngl669 (chromossome 8). The aim of the second exainple was to identify some of the risk factors associated with the diarrhea in nursing piglets, to describe the maximum of information about the environment system of the maternity. The analysis is an application of the proportional hazard model and showed that some of the factors in the farm stimulate the diarrhea, like: colibacillosis vacination, oxytocin treatment, group milking and farrowing pathology.
 
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Publishing Date
2022-02-08
 
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