Flexible models for hierarchical and overdispersed data in agriculture

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sercundes, Ricardo Klein
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Tese
Idioma: eng
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-01082018-154641/
Resumo: In this work we explored and proposed flexible models to analyze hierarchical and overdispersed data in agriculture. A semi-parametric generalized linear mixed model was applied and compared with the main standard models to assess count data and, a combined model that take into account overdispersion and clustering through two separate sets of random effects was proposed to model nominal outcomes. For all models, the computational codes were implemented using the SAS software and are available in the appendix.
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spelling Flexible models for hierarchical and overdispersed data in agricultureModelos flexíveis para dados hierárquicos e superdispersos na agriculturaB-splineB-splineBeta distributionCombined modelDistribuição betaDistribuição multinomialGeneralized linear mixed modelLikelihoodModelo combinadoModelo linear generalizado mistoMultinomial distributionVerossimilhançaIn this work we explored and proposed flexible models to analyze hierarchical and overdispersed data in agriculture. A semi-parametric generalized linear mixed model was applied and compared with the main standard models to assess count data and, a combined model that take into account overdispersion and clustering through two separate sets of random effects was proposed to model nominal outcomes. For all models, the computational codes were implemented using the SAS software and are available in the appendix.Nesse trabalho, exploramos e propusemos modelos flexíveis para a análise de dados hierárquicos e superdispersos na agricultura. Um modelo linear generalizado semi- paramétrico misto foi aplicado e comparado com os principais modelos para a análise de dados de contagem e, um modelo combinado que leva em consideração a superdispersão e a hierarquia dos dados por meio de dois efeitos aleatórios distintos foi proposto para a análise de dados nominais. Todos os códigos computacionais foram implementados no software SAS sendo disponibilizados no apêndice.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPDemetrio, Clarice Garcia BorgesSercundes, Ricardo Klein2018-03-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-01082018-154641/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesseng2020-08-14T16:00:03Zoai:teses.usp.br:tde-01082018-154641Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212020-08-14T16:00:03Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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Modelos flexíveis para dados hierárquicos e superdispersos na agricultura
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