Influência de transformações de dados sobre a estimação dos componentes de variância

• Autor(a) principal: Otsuk, Ivani Pozar
• Data de Publicação: 1991
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191218-130536/
• topic: COMPONENTES DE VARIÂNCIA; ESTIMAÇÃO; TRANSFORMAÇÃO DE DADOS

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.