Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: GIL CARLOS RODRIGUES MEDEIROS
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Tese
Título da fonte: Portal de Dados Abertos da CAPES
Texto Completo: https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=2466365
id BRCRIS_23454d4cfc64f0319f421e8c640a4beb
network_acronym_str CAPES
network_name_str Portal de Dados Abertos da CAPES
dc.title.pt-BR.fl_str_mv Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança
title Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança
spellingShingle Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança
usabilidade
user friendly interface.
GIL CARLOS RODRIGUES MEDEIROS
title_short Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança
title_full Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança
title_fullStr Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança
Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança
title_full_unstemmed Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança
Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança
title_sort Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança
topic usabilidade
user friendly interface.
publishDate 2015
format doctoralThesis
url https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=2466365
author_role author
author GIL CARLOS RODRIGUES MEDEIROS
author_facet GIL CARLOS RODRIGUES MEDEIROS
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/1902527374983785
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Nelson Jose Laurino Dionello
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/2694556140624639
dc.publisher.none.fl_str_mv UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
publisher.none.fl_str_mv UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
instname_str UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
dc.publisher.program.fl_str_mv ZOOTECNIA
dc.description.course.none.fl_txt_mv ZOOTECNIA
reponame_str Portal de Dados Abertos da CAPES
collection Portal de Dados Abertos da CAPES
spelling CAPESPortal de Dados Abertos da CAPESUma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhançaUma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhançaUma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhançaUma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhançaUma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhançaUma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhançaUma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhançausabilidade2015doctoralThesishttps://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=2466365authorGIL CARLOS RODRIGUES MEDEIROShttp://lattes.cnpq.br/1902527374983785Nelson Jose Laurino Dionellohttp://lattes.cnpq.br/2694556140624639UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTASUNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTASUNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTASZOOTECNIAZOOTECNIAPortal de Dados Abertos da CAPESPortal de Dados Abertos da CAPES
identifier_str_mv MEDEIROS, GIL CARLOS RODRIGUES. Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança. 2015. Tese.
dc.identifier.citation.fl_str_mv MEDEIROS, GIL CARLOS RODRIGUES. Uma abordagem computacional para estudo comparativo das estimativas de componentes de variância e parâmetros genéticos sob enfoque bayesiano em relação à abordagem clássica por máxima verossimilhança. 2015. Tese.
_version_ 1741882908019261440