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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.2018.tde-01082018-154641
Document
Auteur
Nom complet
Ricardo Klein Sercundes
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2018
Directeur
Jury
Demetrio, Clarice Garcia Borges (Président)
Lobos, Cristian Marcelo Villegas
Motta, Mariana Rodrigues
Vieira, Afrânio Márcio Corrêa
Zocchi, Silvio Sandoval
Titre en anglais
Flexible models for hierarchical and overdispersed data in agriculture
Mots-clés en anglais
B-spline
Beta distribution
Combined model
Generalized linear mixed model
Likelihood
Multinomial distribution
Resumé en anglais
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.
Titre en portugais
Modelos flexíveis para dados hierárquicos e superdispersos na agricultura
Mots-clés en portugais
B-spline
Distribuição beta
Distribuição multinomial
Modelo combinado
Modelo linear generalizado misto
Verossimilhança
Resumé en portugais
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.
 
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Date de Publication
2018-08-28
 
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