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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Lima, Renato Ribeiro de | - |
| Autor(es): dc.contributor | Scalon, João Domingos | - |
| Autor(es): dc.contributor | Mello, José Márcio de | - |
| Autor(es): dc.creator | Caetano, Edmundo do Rosário Rodrigues | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:42:29Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:42:29Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2013-06-28 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2013-06-28 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2013 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2013 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2013-01-29 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/746 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1145677 | - |
| Descrição: dc.description | Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós- Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Mestre. | - |
| Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq | - |
| Descrição: dc.description | Estatística e Experimentação Agropecuária | - |
| Descrição: dc.description | Com o objetivo de comparar o desempenho dos modelos autorregressivos, nomeadamente o modelo “Simultaneous Autoregressive Model ou Spatial Autoregressive”-SAR e “Conditional Autoregressive Model”-CAR na análise de variância de experimentos com dependência espacial, estudou-se as suas estruturas e os parâmetros envolvidos. O estudo foi feito considerando experimentos em delineamento de blocos casualizados e delineamento em quadrados latinos, com 3 configurações diferentes. Os dados, os erros com características aleatórias e os padrões de proximidade de primeira, segunda e terceira ordem, foram gerados por simulação. Os parâmetros dos modelos foram estimados pelo método da máxima verossimilhança e a comparação dos modelos feita utilizando critério de Akaike. Os resultados obtidos mostraram que os modelos autorregressivos SAR apresentam melhor ajuste e precisão quando comparados com os modelos CAR. | - |
| Descrição: dc.description | In this study, we compare the performance of autoregressive models, including the Simultaneous Autoregressive Model or Spatial Autoregressive (SAR) and the Conditional Autoregressive Model (CAR) in the analysis of variance of experiments with spatial dependence. The structure and the parameters involved in these models were studying. This study considered a randomized complete block and Latin square design, each one in 3 different settings. The data, the errors with random characteristics and first, second and third order proximity patterns, were generated by simulation. The parameters of the models were estimate by maximum likelihood method. The models were compare by the AIC criteria. The SAR models fit better than the CAR models and the analysis, which considered independent errors. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS | - |
| Publicador: dc.publisher | DEX - Programa de Pós-graduação | - |
| Publicador: dc.publisher | UFLA | - |
| Publicador: dc.publisher | BRASIL | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Simultaneous Autoregressive Model ou Spatial Autoregressive - SAR | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Conditional Autoregressive Model - CAR | - |
| Palavras-chave: dc.subject | ANOVA | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Autocorrelação espacial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Spatial autocorrelation | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ_NÃO_INFORMADO | - |
| Título: dc.title | Análise de variância utilizando modelos autorregressivos em experimentos com dependência espacial | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | dissertação | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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