Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
1996 |
| Autor(a) principal: |
Fioravante, Ana Maria |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20181127-155252/
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Resumo: |
Em experimentos com cultura de tecidos é comum a obtenção de dados de contagem. Pode-se admitir, a princípio, que contagens seguem a distribuição de Poisson. Neste trabalho, utilizando-se o enfoque de modelos lineares generalizados, são apresentados os modelos Poisson, Poisson truncado e binomial negativo para a análise de dados de contagem resultantes de experimentos com cultura de tecidos. Esses dados, via de regra, apresentam o número de observações iguais a zero maior do que seria esperado com base no número médio de eventos que ocorrem. Outro problema que esses dados podem apresentar é a ocorrência de superdispersão. Quando essas situações se verificam, o modelo Poisson não se ajusta bem aos dados e os modelos Poisson truncado e binomial negativo são apresentados como alternativas para esse problema. Como aplicação, foram utilizados três conjuntos de dados e a variável resposta estudada foi o número de calos produzidos por explante entre os modelos Poisson e Poisson truncado. Este foi o que melhor se ajustou ao conjunto A de dados, que não apresentou superdispersão. Para o conjunto B de dados, que apresentou superdispersão, o melhor modelo foi o binomial negativo, e para o conjunto C de dados, que também não apresentou superdispersão, o modelo Poisson ofereceu um bom ajuste |
