Modelos para dados de contagem com superdispersão: uma aplicação em um experimento agronômico

• Autor(a) principal: Batista, Douglas Toledo
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-21092015-105550/
• topic: Adjustment measures; Dados discretos; Discrete data; GLM; HNP; HNP; Medidas de ajuste; MLG; Quase-verossimilhança; Quasi-likelihood

O modelo de referência para dados de contagem é o modelo de Poisson. A principal característica do modelo de Poisson é a pressuposição de que a média e a variância são iguais. No entanto, essa relação de média-variância nem sempre ocorre em dados observacionais. Muitas vezes, a variância observada nos dados é maior do que a variância esperada, fenômeno este conhecido como superdispersão. O objetivo deste trabalho constitui-se na aplicação de modelos lineares generalizados, a fim de selecionar um modelo adequado para acomodar de forma satisfatória a superdispersão presente em dados de contagem. Os dados provêm de um experimento que objetivava avaliar e caracterizar os parâmetros envolvidos no florescimento de plantas adultas da laranjeira variedade \"x11\", enxertadas nos limoeiros das variedades \"Cravo\" e \"Swingle\". Primeiramente ajustou-se o modelo de Poisson com função de ligação canônica. Por meio da deviance, estatística X2 de Pearson e do gráfico half-normal plot observou-se forte evidência de superdispersão. Utilizou-se, então, como modelos alternativos ao Poisson, os modelos Binomial Negativo e Quase-Poisson. Verificou que o modelo Quase-Poisson foi o que melhor se ajustou aos dados, permitindo fazer inferências mais precisas e interpretações práticas para os parâmetros do modelo.