Parametrizações interpretáveis em modelos não lineares

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Zeviani, Walmes Marques
Orientador(a): Muniz, Joel Augusto
Banca de defesa: Ribeiro Junior, Paulo Justiniano, Singer, Júlio da Motta, Bueno Filho, Júlio Silvio de Sousa, Morais, Augusto Ramalho de
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Programa de Pós-Graduação: DEX - Programa de Pós-graduação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BRASIL
Palavras-chave em Português:
Verossimilhança
Método delta
Medida de curvatura
Efeito misto
van Genuchten
Likelihood
Delta method
Curvature measure
Mixed effect
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ_NÃO_INFORMADO
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/917
Resumo: Tese 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 Doutor.
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In addition, a reparametrization can be applied to the model in order to represent these parameters of interest into the model. In addition to improving the interpretation of the presence of the target parameter extends the possibilities regarding the specification of models and statistical inference. The aim of this work is to systematize the procedure to apply reparametrizations. Emphasis was given on nonlinear models considered in applications within the Agricultural Sciences. A list with 17 models reparametrized is provided. In the first case study, the threshold level of defoliation on cotton was evaluated with the following objectives: 1) to propose a model parameter that represents the level of economic damage, 2) evaluate alternative parameterizations through its properties, which considering measures of nonlinearity, 3) apply inference based on likelihood, 4) select a model to describe the relationship between yield and defoliation of cotton in each phenological stage. The reparametrized model showed better properties in phenological stages with pronounced nonlinear relationship. Otherwise the measures of curvature, the correlations of the estimators and likelihood profile plots indicated that a sub-model should be considered. In the second case study, the objective is to verify the e ect of sampling position and soil depth on the parameters I (infletion) and S (slope) of the soil water retention curve. For that 1) it was considered ANOVA and 2) weighted ANOVA in each experimental unit compared to 3) using nonlinear mixed e ects on a parameterization developed. None of the alternative methods of analysis was superior to model nonlinear mixed e ects in the parameterization developed, which had narrower confidence intervals for the parameters and pointed sampling position and depth e ect.Uma das vantagens dos modelos de regressão não linear é ter interpretação para os parâmetros. Em muitas situações, parâmetros de interesse, expressos como função dos parâmetros do modelo, são quantidades sujeitas à investigação. Surge então a preocupação de como fazer inferência sobre eles. Para isso, o método delta, a simulação Monte Carlo e procedimentos bootstrap são alternativas frequentes. Além disso, uma reparametrização pode ser aplicada ao modelo de forma à representar tais parâmetros de interesse. Além de melhorar a interpretação, a presença do parâmetro alvo estende as possibilidades com relação a especificação de modelos e inferência estatística. O objetivo com esse trabalho é sistematizar o procedimento de aplicar reparametrizações. Ênfase foi dada em modelos não lineares considerados em aplicações dentro das Ciências Agrárias. Uma lista com 17 modelos reparametrizados é fornecida. No primeiro estudo de caso, o nível de dano econômico da desfolha no algodoeiro foi avaliado com os seguintes objetivos: 1) propor uma parametrização de modelo que representasse o nível de dano econômico, 2) avaliar parametrizações alternativas por meio de suas propriedades, onde considerando medidas de não linearidade, 3) aplicar inferência baseada em verossimilhança, 4) selecionar um modelo para descrever a relação entre produção e desfolha do algodoeiro em função do estágio fenológico. O modelo reparametrizado apresentou melhores propriedades nos estágios fenológicos com pronunciada relação não linear. No restante, as medidas de curvatura, as correlações dos estimadores e os gráficos de perfil de verossimilhança indicaram que um sub-modelo deveria ser considerado. No segundo estudo de caso, objetiva-se verificar o efeito da posição de amostragem e profundidade do solo sobre os parâmetros I (infletion) e S (slope) da curva de retenção de água do solo. Para isso 1) considerou-se ANOVA simples e 2) ANOVA ponderada pela variância das estimativas desses parâmetros em cada unidade experimental em comparação com 3) o uso de modelos não lineares de efeitos mistos em uma parametrização desenvolvida. Nenhum dos métodos alternativos de análise foi superior ao modelo não linear de efeitos mistos na parametrização desenvolvida, que apresentou intervalos de confiança mais estreitos para os parâmetros e apontou efeito de posição e profundidade de coleta.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Estatística e Experimentação AgropecuáriaUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDEX - Programa de Pós-graduaçãoUFLABRASILCNPQ_NÃO_INFORMADOVerossimilhançaMétodo deltaMedida de curvaturaEfeito mistovan GenuchtenLikelihoodDelta methodCurvature measureMixed effectParametrizações interpretáveis em modelos não linearesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisMuniz, Joel AugustoRibeiro Junior, Paulo JustinianoSinger, Júlio da MottaBueno Filho, Júlio Silvio de SousaMorais, Augusto Ramalho deZeviani, Walmes Marquesinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALTESE Parametrizações interpretáveis em modelos não lineares.pdfTESE Parametrizações interpretáveis em modelos não lineares.pdfapplication/pdf823678https://repositorio.ufla.br/bitstreams/6a8ee051-10c5-413e-8dd7-057b31c27017/download84d0a012f560654e90eaf590e36dd618MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/6967c367-c35e-4523-9c2c-4efbbf4b7502/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTTESE Parametrizações interpretáveis em modelos não lineares.pdf.txtTESE Parametrizações interpretáveis em modelos não lineares.pdf.txtExtracted texttext/plain105557https://repositorio.ufla.br/bitstreams/10e10dea-5951-468d-96ab-11207ab7609d/downloadbac63e5d3252ae1efe2e8d3ef2af185aMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILTESE Parametrizações interpretáveis em modelos não lineares.pdf.jpgTESE Parametrizações interpretáveis em modelos não lineares.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2521https://repositorio.ufla.br/bitstreams/aa35e445-c0b6-4ee9-9200-16a3054b214d/download27b30aef45d410a8e323b0496907c224MD54falseAnonymousREAD1/9172025-10-22 21:32:04.362open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/917https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-10-23T00:32:04Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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