Distribuição de probabilidade e dimensionamento amostral para tamanho de partícula em gramíneas forrageiras

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Navarette López, Claudia Fernanda
• 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: Beta Function; Distribuição de frequência; Distribuição normal; Distribuições (probabilidade); Distribution of frequency; Forage grasses; Função beta; Função gama; Gama Function; Gramíneas forrageiras; Likelihood.; Normal distribution Distributions (probability); Verossimilhança.
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10022009-081538/

O objetivo deste trabalho foi identificar a distribuição de probabilidade da variável tamanho de partícula em gramíneas forrageiras e fazer um dimensionamento amostral. Para isto foi realizada uma analise exploratória dos dados obtidos de um experimento planejado em blocos casualizados, a cada sub-amostra do conjunto de dados foram ajustadas as distribuições normal, gama, beta e Weibull. Foram realizados os testes de aderência não paramétricos de Kolmogorov-Smirnov, Lilliefos, Cramer-von Mises e Anderson-Darling para avaliar o ajuste as distribuições. A estimativa do valor do logaritmo da função de máxima verossimilhança e indicativo da distribuição que melhor descreveu o conjunto de dados, assim como os critérios de informação de Akaike (AIC) e de informação bayesiano (BIC). Foram feitas simulações a partir dos parâmetros obtidos e feitos os testes não paramétricos para avaliar o ajuste com diferentes tamanhos de amostras. Encontrou-se que os dados n~ao seguem a distribuição normal, pois há assimetria nos histogramas melhor descritos pelas distribuições beta e Weibull. Os testes mostraram que as distribuições gama, beta e Weibull ajustam-se melhor aos dados porem pelo maior valor do logaritmo da função de verossimilhança, assim como pelos valores AIC e BIC, o melhor ajuste foi dado pela distribuição Weibull. As simulações mostraram que com os tamanhos n de 2 e 4 com 10 repetições cada, as distribuições gama e Weibull apresentaram bom ajuste aos dados, a proporção que o n cresce a distribuição dos dados tende a normalidade. O dimensionamento dado pela Amostra Aleatória Simples (ASA), mostrou que o tamanho 6 de amostra e suficiente, para descrever a distribuição de probabilidade do tamanho de partícula em gramíneas forrageiras