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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Nogueira, Cristina Henriques | - |
| Autor(es): dc.creator | Lima, Renato Ribeiro de | - |
| Autor(es): dc.creator | Oliveira, Marcelo Silva de | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:39:16Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:39:16Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-08-14 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-08-14 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2013 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/15159 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v31/v31_n3/A6_Cristina_Renato.pdf | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1144449 | - |
| Descrição: dc.description | One of the essential principles of the experimentation is the randomization which contributes towards the presuppositions which the errors should be both equally and identically distributed, are met. Nevertheless, experiments are found of which errors present a definite spatial dependence structure. A way to bypass that trouble is to utilize a spatial approach in which it is possible to estimate and model the spatial correlation among the errors. So, the objective of this work was to report how to carry out the variance analysis with spatially correlated errors in which the error covariance matrix, modeled through a geostatistical approach, was utilized as a weighting factor of the sums of squares of the variance analysis. The results obtained showed that spatial error correlation modeling proved more efficient, since it produced greater values to the F statistic, if compared with the values obtained by the model which supposed spatial error independence. | - |
| Descrição: dc.description | Um dos princípios básicos da experimentação é a aleatorização, que tem como finalidade gerar uma distribuição de amostragem para os erros experimentais, cujo comportamento assintótico aproxima-se de distribuições normais não-correlacionadas. Entretanto, nem sempre a prática de aleatorização é suficiente para neutralizar os efeitos de correlação entre as parcelas adjacentes e, por isso, encontram-se experimentos cujos erros apresentam uma estrutura de dependência espacial definida. Uma maneira para contornar esse problema é utilizar uma abordagem espacial, em que é possível estimar e modelar a correlação espacial entre os erros. Por meio desses modelos espaciais a dependência entre os erros deixa de ser vista como uma inconveniência a ser evitada, passando a ser considerada como um verdadeiro benefício, de forma que sua utilização pode proporcionar resultados mais precisos. Assim, este trabalho descreve como implementar a análise de variância com erros espacialmente correlacionados, na qual a matriz de covariância do erros, modelada por meio de uma abordagem geoestatística, é utilizada como ponderadora das somas de quadrados da análise de variância. | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | Revista Brasileira de Biometria | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Covariância | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Análise de experimentos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Semivariograma | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Erros dependentes | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Covariance | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Analysis experiments | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Semivariogram | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Dependent errors | - |
| Título: dc.title | Aprimoramento da análise de variância: a influência da proximidade espacial | - |
| Título: dc.title | Use of information spatial in the analysis of variance | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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