Modelo de regressão aleatória utilizando o software R

• Autor(a) principal: Carlos, Giuvaney Martins
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/30731; https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2023.089
• topic: Modelos multiníveis (Estatísticas); Animais - Alimentos - Estudos longitudinais; R (Linguagem de programação de computador); Estatística Aplicada e Biometria

Neste presente trabalho buscou-se implementar a análise do modelo de regressão aleatória (MRA) no software R, utilizando o pacote sommer (COVARRUBIAS-PAZARAN, 2016). Os modelos de regressão aleatória MRA são implementados em dados longitudinais, ou seja, medidas repetidas ao longo do tempo. Henderson Junior (1982) propôs essa metodologia para estimar parâmetros e predizer valores genéticos utilizando-se um modelo misto adicionando coeficientes de regressão aleatório na análise, de onde vem o termo modelo de regressão aleatória. Para encontrar esses coeficientes de regressão é necessário uma função contínua, a qual tem-se destacado o polinômio de Legendre. Então o que se faz é estimar um polinômio que explique a variação da característica em função do tempo. Diante do exposto, foi gerado um conjunto de dados para cinco indivíduos contendo nesse conjunto, o indivíduo, o sexo, os pais e o peso. O objetivo foi estimar os parâmetros para os efeitos fixos (sexo) e predizer os valores genéticos. Inicialmente a análise desse conjunto foi realizada utilizando-se um modelo misto utilizando as funções básicas do R. Em seguida foi acrescentado a esse conjunto de dados mais variações de pesos ao longo do tempo para cada indivíduo, obtendo os dados longitudinais e, consequentemente, tornando possível a análise do MRA. Realizou-se a análise do MRA utilizando-se o pacote sommer do R e suas respectivas funções, mmer e leg. O polinômio de Legendre escolhido para a análise foi o de ordem um devido ao conjunto de valores de peso variar linearmente. O MRA pode ser implementado por meio do pacote sommer do R. Palavras-chave: Modelo misto. Dados longitudinais. Sommer. Polinômios de Legendre.