Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2022 |
Autor(a) principal: |
Sabino, Antonio Leopoldo Cardoso |
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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-13092022-094518/
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Resumo: |
A cultura da soja é muito importante na economia mundial, pois sua matéria prima é utilizada para produção de diversos produtos. As plantas de soja, entretanto, são suscetíveis a diversas doenças causadas por fungos, como a antracnose, que pode chegar a comprometer a safra inteira. Essa doença é causada por cepas do fungo Colletotrichum truncatum, pertencentes a grupos genéticos distintos, que podem levar a índices de severidade diversos. Nas análises estatísticas usuais de dados de severidade, entretanto, frequentemente considera-se, equivocadamente, que seguem uma distribuição normal ou são realizadas, previamente, transformações dos dados, como logit, probit ou complemento log-log, dentre outras. Como a severidade é uma variável contínua entre 0 e 100%, (ou entre 0 e 1), a distribuição beta pode ser mais apropriada e metodologias como a proposta por Cribari-Neto e Zeileis (2010) podem ser consideradas. Em experimentos de comparação de grupos genéticos de cepas de antracnose quando ao índice de severidade podemos considerar o efeito de cepas como fixo ou aleatório dependendo do interesse do pesquisador. Apresentamos, aqui, uma abordagem bayesiana para a análise de dados provenientes de experimentos inteiramente ao acaso do tipo, com dois fatores, grupo genético e cepas. A metodologia foi implementada utilizando-se a interface RStan (Stan Development Team, 2020) e ilustrada por meio de um conjunto de dados reais e inéditos. A análise dos mesmos revela que diferentes conclusões podem ser obtidas ao considerarmos efeitos de cepa fixos ou aleatórios. |