Ajuste de modelos lineares generalizados geoestatísticos em dados de contagem com diferentes abordagens agroclimáticas

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Grego, Simone
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Efeito aleatório; Generalized linear models; Geoestatística; Geostatistics; Modelos lineares generalizados; Poisson; Random effects
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-19112019-102132/

Geralmente, na análise de dados com contagens, a suposição de equidispersão não é atendida, inviabilizando o uso do modelo clássico de regressão linear generalizado. Além disso, observações medidas ao longo do tempo e correlacionadas espacialmente, dificultam a modelagem visto que essas estruturas causam diferentes fontes de variações. Desse modo, esse trabalho procurou explorar a metodologia dos modelos lineares generalizados geoestatísticos a fim de possibilitar opções em duas áreas do conhecimento. Para tal, utilizou-se dados pluviométricos e relacionados a doença do grenning, os quais foram analisados no software R. Nos resultados do capítulo 2 destacam-se a tendência e padronização no acometimento da doença nas plantas, principalmente em um determinado local. No capítulo 3, tem-se a flexibilidade e eficiência da metodologia proposta, principalmente ao realizar as análises baseadas em estimativas iniciais oriundas de um modelo considerado bem ajustado.