Análise bayesiana do modelo de Ellis e Roberts para estimar a viabilidade de sementes de café armazenadas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Teixeira, Josiane Magalhães
Orientador(a): Sáfadi, Thelma
Banca de defesa: Carvalho, Maria Laene Moreira de, Dias, Denise Cunha F. S., Silva, Fabyano Fonseca e, Muniz, Joel Augusto
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Departamento: Departamento de Ciências Exatas
País: brasil
Palavras-chave em Português:
Sementes - Longevidade
Teoria bayesiana de decisão estatística
Umidade
Sementes - Armazenamento
Área do conhecimento CNPq:
Estatística
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/30781
Resumo: Esta dissertação/tese está disponível online com base na Resolução CEPE nº 090, de 24 de março de 2015, disponível em http://www.biblioteca.ufla.br/wordpress/wp-content/uploads/res090-2015.pdf, que dispõe sobre a disponibilização da coleção retrospectiva de teses e dissertações online no Repositório Institucional da UFLA, sem autorização prévia dos autores. Parágrafo Único. Caberá ao autor ou orientador a solicitação de restrição quanto à divulgação de teses e dissertações com pedidos de patente ou qualquer embargo similar. Art. 5º A obra depositada no RIUFLA que tenha direitos autorais externos à Universidade Federal de Lavras poderá ser removida mediante solicitação por escrito, exclusivamente do autor, encaminhada à Comissão Técnica da Biblioteca Universitária./ Arquivo gerado por meio da digitalização de material impresso. Alguns caracteres podem ter sido reconhecidos erroneamente.
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spelling 2018-09-27T18:12:17Z2018-09-27T18:12:17Z2018-09-272010-03-31TEIXEIRA, J. M. Análise bayesiana do modelo de Ellis e Roberts para estimar a viabilidade de sementes de café armazenadas. 2010. 80 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.https://repositorio.ufla.br/handle/1/30781Esta dissertação/tese está disponível online com base na Resolução CEPE nº 090, de 24 de março de 2015, disponível em http://www.biblioteca.ufla.br/wordpress/wp-content/uploads/res090-2015.pdf, que dispõe sobre a disponibilização da coleção retrospectiva de teses e dissertações online no Repositório Institucional da UFLA, sem autorização prévia dos autores. Parágrafo Único. Caberá ao autor ou orientador a solicitação de restrição quanto à divulgação de teses e dissertações com pedidos de patente ou qualquer embargo similar. Art. 5º A obra depositada no RIUFLA que tenha direitos autorais externos à Universidade Federal de Lavras poderá ser removida mediante solicitação por escrito, exclusivamente do autor, encaminhada à Comissão Técnica da Biblioteca Universitária./ Arquivo gerado por meio da digitalização de material impresso. Alguns caracteres podem ter sido reconhecidos erroneamente.Dados categorizados podem ser modelados por meio de uma variável latente (L) com escala contínua que relaciona a nota de uma categoria à pertinência em intervalo correspondente. Modela-se então a esperança de L por meio de uma função de ligação que é uma diferença entre valores de uma função acumulada nos limites de intervalo. Isto permite o estabelecimento de modelos lineares para a variável latente e propicia maior simplicidade computacional e facilidade de interpretação. O amostrador de Gibbs (GS) foi o primeiro algoritmo proposto (Albert & Chib, 1993; algoritmo AC) para a obtenção de amostras das distribuições conjuntas a posteriori, usando a distribuição t de Student, para o modelo fixo. Foi constatada, no entanto, forte autocorrelação nas cadeias dos parâmetros do modelo linear e nas dos parâmetros de limiar (limites dos intervalos para L). Visando minimizar este problema surgiram dois tipos de propostas de amostragem conjunta da variável latente e dos parâmetros de limiar usando algoritmos do tipo Metropolis-Hastings. A primeira usa como geradora de candidatos a distribuição normal truncada e está aqui implementada em um algoritmo modificado de Cowles (1996) (algoritmo MC). A segunda usa a distribuição Dirichlet e está no algoritmo modificado de Nandran & Chen (1996) (algoritmo NC). Neste trabalho as três metodologias para a modelagem da variável latente foram adaptadas para a análise de modelos mistos gerais. Os três algoritmos foram estudados quanto à rapidez de convergência em um experimento real de análise sensorial. Neste experimento, foi estudado o efeito de três concentrações de sacarose no processo de desidratação da banana da terra. Foram atribuídas notas para a cor do produto em uma escala hedônica de nove pontos. Quanto à convergência, a superioridade do algoritmo NC foi evidente para as duas funções de ligação utilizadas. O modelo com distribuição t de Student foi o melhor para os algoritmos AC e MC. Para o caso do algoritmo NC o resultado não discrimina os modelos, o que deve favorecer o modelo normal. Os resultados são semelhantes aos registrados por análises da variância usuais, cujas pressuposições são, no entanto, violadas. Os algoritmos estão implementados em R e permitem analisar quaisquer estruturas de covariância para os efeitos aleatórios.Discrete ordinal data can be modeled by a latent variable (L) whose domain is a set of real intervals with bijecting relation between category and belonging to the respective interval. The expectation of L is then modeled using a link function that is a difference of cumulative distributions. This methodology has the advantage of establishing linear models for the latent variable with great computing simplification and interpretability. Gibbs Sampling (GS) was the first proposed algorithm to sample from the posterior in these situations (Albert & Chib, 1993; algorithm AC). This algorithm allows Student’s t distribution, for fixed models. However, strong autocorrelations where found in Marcov chains from both of the linear predictors and threshold parameters. Two kinds of proposals, both based on joint sampling of L and threshold parameters via Metropolis-Hastings type algorithms, are described to minimize this problem. The first uses a truncated normal distribution as a candidate generating function and is implemented here in an algorithm modified from Cowles (1996) (MC algorithm). The second uses a Dirichlet distribution and is implemented in the algorithm modified from Nandran & Chen (1996) (NC algorithm). In this work, the three methodologies were adapted to a general mixed model analysis. Convergence readiness in a real experiment was compared for the three algorithms. A sensorial analysis was used as an example. In this experiment, the effect of three concentrations of saccharosis in the dehydrating a banana variety were studied. Grades to the product color were given in a nine point hedonic scale. Regarding convergence, NC was the best algorithm for both normal and t distributions. Student’s t was the more probable model using SAGK and MC algorithms, but for NC algorithm there was no evidence of difference among t and normal models (result that favors normal model). Resulting analyses were similar to usual ANOVA approximation, although violating its assumptions. Algorithms are implemented in R and allow to analyze a completely general covariance structure for random effects.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilDepartamento de Ciências ExatasEstatísticaSementes - LongevidadeTeoria bayesiana de decisão estatísticaUmidadeSementes - ArmazenamentoAnálise bayesiana do modelo de Ellis e Roberts para estimar a viabilidade de sementes de café armazenadasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisSáfadi, ThelmaCarvalho, Maria Laene Moreira deDias, Denise Cunha F. S.Silva, Fabyano Fonseca eMuniz, Joel AugustoTeixeira, Josiane Magalhãesinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALTESE_Análise bayesiana do modelo de Ellis e Roberts para estimar a viabilidade de sementes de café armazenadas.pdfTESE_Análise bayesiana do modelo de Ellis e Roberts para estimar a viabilidade de sementes de café armazenadas.pdfapplication/pdf4869966https://repositorio.ufla.br/bitstreams/314cdbe9-47bd-4141-b6f8-b9763ebc3e7b/download78047ac0d056ed8008bd4d0d8d748daeMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/445f456a-a56a-4697-8c8b-b876e2ce56b4/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTTESE_Análise bayesiana do modelo de Ellis e Roberts para estimar a viabilidade de sementes de café armazenadas.pdf.txtTESE_Análise bayesiana do modelo de Ellis e Roberts para estimar a viabilidade de sementes de café armazenadas.pdf.txtExtracted texttext/plain102956https://repositorio.ufla.br/bitstreams/079fc673-6874-4f4f-8b45-4c71898c1314/downloadeff951df1015fc92c3a999fdbe080baeMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILTESE_Análise bayesiana do modelo de Ellis e Roberts para estimar a viabilidade de sementes de café armazenadas.pdf.jpgTESE_Análise bayesiana do modelo de Ellis e Roberts para estimar a viabilidade de sementes de café armazenadas.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3618https://repositorio.ufla.br/bitstreams/a4bbf762-aa42-4e24-8233-c5138a74b868/download3964de81043ac86391fbe9b8312875bbMD54falseAnonymousREAD1/307812025-10-24 19:56:30.96open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/30781https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-10-24T22:56:30Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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