Regressão spline de nós livres para modelagem de curvas de crescimento multifásica

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Soares, Alex Rocha
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Crescimento Multifásicos; Knot location; Localidade dos nós; Multiphasic Growth; Number of Knot; Número de nós; Regressão spline; Spline Regression
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07052019-160531/

Neste trabalho, apresentamos os modelos de regressão spline de nós-livres como uma alternativa aos modelos não lineares utilizados em curvas de crescimento multifásico. Estudaremos o algoritmo de busca cega a través da seção dourada para escolher a melhor quantidade de nós e suas respectivas localidades. O pacote freeknotspline do software livre R foi utilizado para ajustar os modelos propostos. O critério de informação de Akaike foi usado para escolher o melhor modelo para diferentes graus do polinômio associados ao spline. Estudos de simulação foram realizados para entender melhor a posição dos nós, localidade e grau do polinômio relacionado aos modelos de regressão spline de nós-livres e como isto pode afetar a qualidade de ajuste do modelo. Com base no nosso estudo de simulação, propomos uma forma empírica de determinar o numero de nós, deixando que o algoritmo de busca escolha a posição dos nós. A metodologia é aplicada aos dados de crescimento multifásico de vacas da raça Hereford.