Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
1991 |
| Autor(a) principal: |
Otsuk, Ivani Pozar |
| 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: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191218-130536/
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Resumo: |
Os modelos aleatórios têm sido usados com muita frequência no melhoramento genético (coeficiente de herdabilidade, índice de seleção, etc). Em geral, o uso de tais modelos leva a estimar os componentes de variancia, cujos métodos são bastante discutidos na literatura. O problema surge quando não se pode supor uma distribuição normal dos dados. Neste caso, recomenda-se o uso de transformações que normalizem esses dados (ou pelo menos que se obtenha uma distribuição simétrica dos mesmos) e se tenha homogeneidade de variâncias. Essas transformações têm sido indicadas por vários autores, dependendo da distribuição dos dados. Assim, utilizando-se a proporção de variação explicada e feita uma simulação de um modelo inteiramente ao acaso com dados balanceados, analisou-se o efeito da transformação sobre as estimativas de componentes de variância para os efeitos de tratamentos e resíduo supondo distribuição Binomial e Poisson. O método utilizado para a estimação dos componentes de variância foi de Máxima Verossimilhança Restrita e para gerar os dados usaram-se as subrotinas do Sistema SAS. Verificou-se que, as proporções de variações explicadas não inferiram muito na presença de transformações, confirmando as indicações da literatura de que para se estimarem os componentes de variância, não e necessário que os dados sigam uma distribuição normal. |
