Academic literature on the topic 'Ajuste de regressão'
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Journal articles on the topic "Ajuste de regressão"
1
Bragança, Rondinelli Gomes. "Inferência Bayesiana aplicada em modelo de regressão linear e modelo espacial: Uma abordagem sobre a estrutura de covariância entre os dados geoestatísticos." Research, Society and Development 10, no. 1 (January 14, 2021): e31910111890. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v10i1.11890.
Full textAbstract:
Modelos estatísticos servem para descrever o comportamento probabilístico de fenômenos de interesse permitindo analisá-los, prevê-los e tomar decisões pertinentes. Modelos de regressão linear são muito utilizados em diversas áreas. Esses modelos possuem suposições fortes como independência entre os erros que em geral não se ajustam a dados espaciais, já que estes dados permitem que haja dependência na estrutura de covariância dos erros. Portanto, modelos de regressão linear podem ser comparados com modelos espaciais. Dados espaciais podem ser divididos em 3 tipos: padrão de pontos, dados de área e dados geoestatísticos. Esse trabalho visa avaliar modelos de regressão linear inicialmente e posteriormente compará-los aos modelos espaciais para dados geoestatísticos através da função de covariância exponencial. Parâmetros desconhecidos são encontrados nesses modelos e a inferência adotada nesse trabalho é a Bayesiana por permitir que a crença inicial do especialista seja incorporada a modelagem, aumentando a quantidade de informação avaliada e melhorando portanto as estimativas. Ao ajustar os modelos sob conjuntos de dados simulados é possível verificar a capacidade dos ajustes recuperarem os verdadeiros valores dos parâmetros e selecionar o verdadeiro modelo. O presente artigo é resultado do interesse em analisar o ajuste do modelo de regressão linear com conjunto de dados artificiais com dependência espacial e comparar esse ao ajuste do modelo espacial, mais especificamente, a partir de dados geoestatísticos.
2
Sousa, J. E. R., M. A. Silva, J. L. R. Sarmento, W. H. Sousa, and M. S. M. Sousa. "Avaliação da trajetória média de crescimento de caprinos em modelos de regressão aleatória." Archivos de Zootecnia 59, no. 226 (April 1, 2008): 267–76. http://dx.doi.org/10.21071/az.v59i226.4741.
Full textAbstract:
Avaliou-se a utilização de funções polinomiais com ordem de ajuste variando de dois a sete na descrição da curva média de crescimento (Regressão Fixa) e sua influência sobre os parâmetros genéticos de 946 caprinos da raça Anglo-Nubiana, criados entre 1980 e 2005. Para modelar a regressão fixa, os modelos polinomiais da idade foram comparados quanto à adequação do ajuste da curva média de crescimento empregando-se os seguintes critérios: quadrado médio do resíduo, desvio médio absoluto, percentagem quadrada de viés e coeficiente de determinação. Os critérios de informação de Akaike, Bayesiano de Schwarz e logaritmo da função de máxima verossimilhança foram utilizados para verificar a influência das diferentes ordens de ajustes da regressão fixa sobre a estimativa dos parâmetros genéticos. A melhoria mais expressiva no ajuste ocorreu até a ordem quatro, sugerindo que esta foi suficiente para modelar a curva média de crescimento da população em estudo. Pouca influência sobre a estimativa dos parâmetros genéticos foi observada com adoção de funções superiores à cúbica. A herdabilidade direta apresentou comportamento crescente até 84 dias de idade, enquanto que a materna manteve-se praticamente constante durante todo período analisado. Com base nos resultados do conjunto de critérios utilizados, os polinômios ortogonais da idade mostraram-se bastante eficientes e polinômios com pelo menos ordem quatro devem ser empregados para representar a curva média de crescimento em modelos de regressão aleatória.
3
Abreu, Mery Natali Silva, Arminda Lucia Siqueira, and Waleska Teixeira Caiaffa. "Regressão logística ordinal em estudos epidemiológicos." Revista de Saúde Pública 43, no. 1 (February 2009): 183–94. http://dx.doi.org/10.1590/s0034-89102009000100025.
Full textAbstract:
Os modelos de regressão logística ordinal vêm sendo aplicados com sucesso na análise de estudos epidemiológicos. Entretanto, a verificação da adequação de cada modelo tem recebido atenção limitada. O artigo apresenta uma breve análise dos principais modelos de regressão logística ordinal e as estratégias para ajuste s, as técnicas de verificação de qualidade do ajuste, bem como os comandos para execução nos softwares R e Stata. A metodologia é ilustrada com aplicação dos dados do Second National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES II), o conhecido levantamento de saúde e nutrição.
4
Gonçalves, Renata Pires, Lucas Monteiro Chaves, Taciana Villela Savian, Fabyano Fonseca e. Silva, and Crysttian Arantes Paixão. "Ajuste de modelos de platô de resposta via regressão isotônica." Ciência Rural 42, no. 2 (February 2012): 354–59. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-84782012000200026.
Full textAbstract:
Dentro do contexto nutricional, a suplementação de microminerais em rações para aves frequentemente é feita em quantidades superiores às exigidas na tentativa de assegurar o bom desempenho dos animais. Os experimentos do tipo dose resposta são muito comuns na determinação de níveis ótimos dos nutrientes na ração e contemplam a utilização de modelos de regressão para atingir tal objetivo. Porém, na análise de regressão usual, geralmente, não se usa uma informação a priori sobre uma possível relação de ordem na variável resposta. A regressão isotônica é um método de estimação por mínimos quadrados que gera estimativas que satisfazem a mesma ordenação dos dados. Na teoria da regressão isotônica, essa informação é utilizada de forma essencial e espera-se que a eficiência do ajuste seja aumentada quando se faz uso dela. Diante do exposto, o presente trabalho tem como objetivo utilizar uma metodologia de regressão isotônica, como uma forma alternativa para analisar dados de deposição de zinco (Zn) na tíbia de aves machos da linhagem Hubbard. No estudo, foram considerados os modelos de platô de resposta polinomial quadrático e não linear exponencial. Além desses modelos, também foi proposto o ajuste de um modelo logarítmico para os dados e a eficiência da metodologia foi avaliada por meio de um estudo de simulação Monte Carlo, considerando diferentes cenários para os valores paramétricos. A isotonização dos dados propiciou uma melhora em todos os avaliadores de qualidade de ajuste considerados no trabalho. Dentre os modelos utilizados, o logarítmico apresentou estimativas dos parâmetros mais coerentes com os valores relatados na literatura, para os dados de deposição de Zn na tíbia de aves machos.
5
Sarmento, José Lindenberg Rocha, Lucia Galvão de Albuquerque, Robledo de Almeida Torres, Marcelo Teixeira Rodrigues, Paulo Sávio Lopes, and João Cruz Reis Filho. "Comparação de modelos de regressão aleatória para estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros." Revista Brasileira de Zootecnia 37, no. 10 (October 2008): 1788–96. http://dx.doi.org/10.1590/s1516-35982008001000011.
Full textAbstract:
Objetivou-se avaliar a melhor modelagem para as variâncias genética aditiva, de ambiente permanente e residual da produção de leite no dia do controle (PLDC) de caprinos. Utilizaram-se modelos de regressão aleatória sobre polinômios ortogonais de Legendre com diferentes ordens de ajuste e variância residual heterogênea. Consideraram-se como efeitos fixos os efeitos de grupo de contemporâneos, a idade da cabra ao parto (co-variável) e a regressão fixa da PLDC sobre polinômios de Legendre, para modelar a trajetória média da população; e, como efeitos aleatórios, os efeitos genético aditivo e de ambiente permanente. O modelo com quatro classes de variâncias residuais foi o que proporcionou melhor ajuste. Os valores do logaritmo da função de verossimilhança, de AIC e BIC apontaram para seleção de modelos com ordens mais altas (cinco para o efeito genético e sete para o efeito de ambiente permanente). Entretanto, os autovalores associados às matrizes de co-variâncias entre os coeficientes de regressão indicaram a possibilidade de redução da dimensionalidade. As altas ordens de ajuste proporcionaram estimativas de variâncias genéticas e correlações genéticas e de ambiente permanente que não condizem com o fenômeno biológico estudado. O modelo de quinta ordem para a variância genética aditiva e de sétima ordem para o ambiente permanente foi indicado. Entretanto, um modelo mais parcimonioso, de quarta ordem para o efeito genético aditivo e de sexta ordem para o efeito de ambiente permanente, foi suficiente para ajustar as variâncias nos dados.
6
Gazola, Sebastião, Carlos Alberto Scapim, Terezinha Aparecida Guedes, and Alessandro de Lucca e. Braccini. "Proposta de modelagem não-linear do desempenho germinativo de sementes de milho híbrido." Ciência Rural 41, no. 4 (March 11, 2011): 551–56. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-84782011005000022.
Full textAbstract:
Este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de ajustar um modelo de regressão não-linear para estimar o desempenho germinativo de sementes de três lotes comerciais de milho híbrido OC 705, submetidas ao teste de envelhecimento acelerado, à temperatura de 43ºC. Utilizou-se o modelo logístico y(t)=C/(1+exp(B(t-M))) para ajustar os dados. As medidas de viés de Box e de curvaturas paramétrica e intrínseca foram usadas para o diagnóstico do modelo. O modelo proposto ajusta-se adequadamente aos dados de percentuais germinativos de sementes de milho híbrido OC 705, para todos os lotes. Com base nas estimativas dos parâmetros e qualidade de ajuste, o lote três foi identificado como sendo o melhor para comercialização, por apresentar menor redução no poder germinativo ao longo do tempo.
7
Costa, Andréia Silva, Brunna Lucena Cariello, Claudio José Cavalcante Blanco, and Francisco Carlos Lira Pessoa. "Regionalização de curvas de permanência de vazão de regiões hidrográficas do estado do Pará." Revista Brasileira de Meteorologia 27, no. 4 (December 2012): 413–22. http://dx.doi.org/10.1590/s0102-77862012000400005.
Full textAbstract:
O presente artigo aborda a regionalização de curvas de permanência de vazões para os rios das regiões hidrográficas da Calha Norte e do Xingu no Estado do Pará. Os modelos tiveram como base de dados 25 estações fluviométricas localizadas nas referidas regiões. As curvas de permanência foram calibradas utilizando-se 5 modelos matemáticos de regressão (potência, exponencial, logarítmico, quadrático e cúbico). O modelo cúbico foi o que se ajustou melhor aos dados observados das estações da Calha Norte. Já para a região do Xingu, foi o modelo exponencial, que melhor se ajustou. Modelos de regionalização foram estabelecidos, usando-se a técnica de regressão múltipla. A variação espacial dos parâmetros dos modelos, foi explicada em termos de área de drenagem, precipitação média anual, comprimento e desnível do rio. Os modelos foram validados através de duas bacias-alvo de cada região, obtendo resultados satisfatórios pelos ajustes gráficos das vazões simuladas e observadas. Matematicamente, o bom ajuste foi representado pelos erros quadráticos relativos médios percentuais e coeficientes de Nash-Sutcliffe calculados para o modelo cúbico (Calha Norte) e exponencial (Xingu). O bom desempenho dos modelos, os credencia na estimativa das curvas de permanência de vazões das regiões de estudo.
8
Barbosa, Maria Tereza S., and Claudio José Struchiner. "Estimativas do número de casos de aids no Brasil, corrigidas pelo atraso de notificação." Revista Brasileira de Epidemiologia 1, no. 3 (December 1998): 234–44. http://dx.doi.org/10.1590/s1415-790x1998000300003.
Full textAbstract:
Dois modelos estatísticos são propostos para estimar os casos de aids no Brasil já diagnosticados e ainda não notificados até o primeiro semestre de 1996, para as diversas categorias de exposição. O primeiro considerou a distribuição do atraso de notificação como uma função de sobrevida, com dados censurados à direita, que foi estimada a partir do método de Kaplan-Meyer. O segundo ajusta uma regressão de Poisson a uma tabela de contingência onde cada célula representa o número de casos diagnosticados no semestre e notificados com um determinado atraso. Precedendo o ajuste desta regressão, utilizou-se um modelo aditivo generalizado para identificar uma função que ajuste melhor que um modelo linear as relações funcionais em questão. As estimativas obtidas foram comparadas com as notificações ocorridas entre o segundo semestre de 1996 e o primeiro semestre de 1997. O confronto entre as estimativas fornecidas pela regressão de Poisson e o número de casos oficialmente notificados sugere uma possível mudança no comportamento do padrão de notificação. O número de casos oficialmente notificados encontra-se bem próximo à epidemia real, provavelmente devido à distribuição gratuita de medicamentos. As estimativas do modelo de sobrevida, que não leva em consideração mudanças no nível da epidemia nos diversos semestres de diagnóstico, tendem a uma subestimação das categorias que estão em crescimento.
9
Sarmento, José Lindenberg Rocha, Robledo de Almeida Torres, Raimundo Nonato Braga Lôbo, Lucia Galvão de Albuquerque, Wandrick Hauus de Sousa, and José Ernandes Rufino de Sousa. "Modelos de regressão aleatória na avaliação genética do crescimento de ovinos da raça Santa Inês." Revista Brasileira de Zootecnia 39, no. 8 (August 2010): 1723–32. http://dx.doi.org/10.1590/s1516-35982010000800014.
Full textAbstract:
Utilizaram-se 17.767 registros de peso de 4.210 cordeiros da raça Santa Inês com o objetivo de comparar modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas para modelar a variância residual em estudos genéticos da curva de crescimento. Os efeitos fixos incluídos na análise foram: grupo contemporâneo e idade da ovelha no parto. As regressões fixas e aleatórias foram ajustadas por meio de polinômios de Legendre de ordens 4 e 3, respectivamente. A variância residual foi ajustada por meio de classes heterogêneas e por funções de variância empregando polinômios ordinários e de Legendre de ordens 2 a 8. O modelo considerando homogeneidade de variâncias residuais mostrou-se inadequado. De acordo com os critérios utilizados, a variância residual contendo sete classes heterogêneas proporcionou melhor ajuste, embora um mais parcimonioso, com cinco classes, pudesse ser utilizado sem perdas na qualidade de ajuste da variância nos dados. O ajuste de funções de variância com qualquer ordem foi melhor que o obtido por meio de classes. O polinômio ordinário de ordem 6 proporcionou melhor ajuste entre as estruturas testadas. A modelagem do resíduo interferiu nas estimativas de variâncias e parâmetros genéticos. Além da alteração da classificação dos reprodutores, a magnitude dos valores genéticos preditos apresenta variações significativas, de acordo com o ajuste da variância residual empregado.
10
Albuquerque, Mácio Augusto de, Sandro Lins Lopes de Lucena, and Kleber Napoleão Nunes de Oliveira Barros. "Comparação de modelo clássico e Bayesiano para dados de óbitos perinatais no ISEA, Campina Grande-PB." Research, Society and Development 9, no. 8 (July 18, 2020): e464985477. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i8.5477.
Full textAbstract:
Modelos lineares generalizados são úteis, dentre outras situações, quando se quer ajustar modelos a dados que não seguem normalidade e não podem ser ajustados usando apenas a regressão linear simples. Outra ferramenta poderosa de estimação são os métodos Bayesianos, baseado em probabilidades condicionais. Neste trabalho apresenta-se um ajuste de modelos de regressão logístico com parâmetros estimado pelo método da máxima verossimilhança que é atualizado usando as técnicas da inferência Bayesiana. Tais métodos foram aplicados em dados obtidos no Instituto de Saúde Elpídio de Almeida que fica localizado no município de Campina Grande - PB. As informações referem-se a pacientes gestantes atendidas nesta unidade de saúde. Objetivou-se obter o melhor modelo possível que nos forneça informação sobre a chance de óbito de uma criança em função de variáveis maternas usando o método de estimação da máxima verossimilhança e o método Bayesiano. Os ajustes e diagnósticos dos modelos foram realizados com auxílio do software R. Contatou-se que o modelo estimado pela máxima verossimilhança é muito próximo do modelo Bayesiano.
Dissertations / Theses on the topic "Ajuste de regressão"
1
Sousa, Neto Theófilo Machado de. "Ajuste de curvas usando métodos numéricos." Universidade Federal de Goiás, 2018. http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/8755.
Full textAbstract:
Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-08-01T12:06:20Z
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES
Given the need to discuss mathematical methods capable of adjusting curves that represent experimental data. This work presents seven methods of curves adjustment, three of these, methods that use least squares regression techniques and the other four, using interpolation techniques. Initially, it brings some definitions that present to the reader all the mathematical foundation that rules the equations. In parallel, it seeks to discuss, through examples, the area of attribution of the described methods, realizing whenever possible a comparation between the several techniques presented and their errors in the estimates. In order to demonstrate that the techniques discussed here are feasible for use in basic education, it exposes an experience of applying one of these methods in solving a basic problem of the discipline of Physics. After presenting the step-by-step method of obtaining soil resistivity, a variable that is of the utmost importance for the elaboration of projects for grounding meshes that supply energy substations, We finish this work by solving the problem with the aid of adjustment techniques curves studied, proposing the inclusion of the methods addressed in one of the steps of the procedure to obtain soil resistivity.
Diante da necessidade de se discutir sobre métodos matemáticos capazes de ajustar curvas que representem dados experimentais. Este trabalho apresenta como escopo sete métodos de ajustes de curvas, sendo que três destes, utilizam as técnicas de regressão por mínimos quadrados e os outros quatro, usando técnicas de interpolação. Inicialmente, traremos algumas definições que apresentam ao leitor todo o embasamento matemático que rege os equacionamentos. Em paralelo, procuramos discutir, através de exemplos, a área de atribuição dos métodos descritos, realizando sempre que possível um comparativo entre as variadas técnicas apresentadas e seus erros nas estimativas.Com o intuito de demonstrar que as técnicas aqui discutidas são viáveis para utilização na educação básica, apresentaremos uma experiência de aplicação de um desses métodos na resolução de um problema básico da disciplina de Física. Após relatar os procedimentos do método de obtenção da resistividade do solo, que é uma variável de suma importância para a elaboração de projetos de malhas de aterramento que atendem subestações de energia. Finaliza-se este trabalho resolvendo o problema com auxílio das técnicas de ajustes de curva estudados, propondo a inclusão dos métodos abordados em uma das etapas do procedimento de obtenção da resistividade do solo.
2
Santos, Bruno Ramos dos. "Modelos de regressão quantílica." Universidade de São Paulo, 2012. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12042012-154333/.
Full textAbstract:
Este trabalho trata de modelos de regressão quantílica. Foi feita uma introdução a essa classe de modelos para motivar a discussão. Em seguida, conceitos inferenciais, como estimação, intervalos de confiança, testes de hipóteses para os parâmetros são discutidos, acompanhados de alguns estudos de simulação. Para analisar a qualidade do ajuste, são apresentados o coeficiente de determinação e um teste de falta de ajuste para modelos de regressão quantílica. Também é proposta a utilização de gráficos para análise da qualidade do ajuste considerando a distribuição Laplace Assimétrica. Uma aplicação utilizando um banco de dados com informação sobre renda no Brasil foi utilizado para exemplificar os tópicos discutidos durante o texto.This work is about quantile regression models. An introduction was made to this class of models to motivate the discussion. Then, inferential concepts, like estimation, confidence intervals, tests of hypothesis for the parameters are discussed, followed by some simulation studies. To analyse goodness of fit, a coefficient of determination and a lack-of-fit test for quantile regression models are presented. Its also proposed the use of graphs for the goodness of fit analysis considering the Asymmetric Laplace Distribution. An application using a data base with information about income in Brazil was used to exemplify the topics discussed during the text.
3
Medeiros, Patrick Valverde. "Análise da evapotranspiração de referência a partir de medidas lisimétricas e ajuste estatístico de estimativas de nove equações empírico-teóricas com base na equação de Penman-Monteith." Universidade de São Paulo, 2008. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-21052008-090008/.
Full textAbstract:
A quantificação da evapotranspiração é uma tarefa essencial para a determinação do balanço hídrico em uma bacia hidrográfica e para o estabelecimento do déficit hídrico de uma cultura. Nesse sentido, o presente trabalho aborda a análise da evapotranspiração de referência (ETo) para a região de Jaboticabal-SP. O comportamento do fenômeno na região foi estudado a partir da interpretação de dados de uma bateria de 12 lisímetros de drenagem (EToLis) e estimativas teóricas por 10 equações diferentes disponíveis na literatura. A análise estatística de correlação indica que as estimativas da ETo por equações teóricas comparadas à EToLis medida em lisímetro de drenagem não apresentaram bons índices de comparação e erro. Admitindo que a operação dos lisímetros não permitiu a determinação da ETo com boa confiabilidade, propôs-se um ajuste local das demais metodologias de estimativa da ETo, através de auto-regressão (AR) dos ruídos destas equações em comparação com uma média anual estimada pela equação de Penman-Monteith (EToPM), tomada como padrão, em períodos quinzenal e mensal. O ajuste através de regressão linear simples também foi analisado. Os resultados obtidos indicam que a radiação efetiva é a variável climática de maior importância para o estabelecimento da ETo na região. A estimativa pela equação de Penman-Monteith apresentou excelente concordância com as equações de Makkink (1957) e do balanço de energia. Os ajustes locais propostos apresentaram excelentes resultados para a maioria das equações testadas, dando-se destaque às equações da radiação solar FAO-24, de Makkink (1957), de Jensen-Haise (1963), de Camargo (1971), do balanço de radiação, de Turc (1961) e de Thornthwaite (1948). O ajuste por regressão linear simples é de mais fácil execução e apresentou excelentes resultados.The quantification of the evapotranspiration is an essential task for the determination of the water balance in a watershed and for the establishment of the culture´s water deficit. Therefore, the present work describes the analysis of the reference evapotranspiration (ETo) for the region of Jaboticabal-SP. The phenomenon behavior in the region was studied based on the interpretation of 12 drainage lysimeters data (EToLis) and on theoretical estimates for 10 different equations available in the Literature. An statistical analysis indicated that the theoretical ETo estimates compared with the EToLis did not present good indices of comparison and error. Admitting that the lysimeters operation did not allow a reliable ETo determination, a local adjustment of the theoretical methodologies for ETo estimate was considered. An auto-regression (AR) of the noises of these equations in comparison with the annual average estimate for the Penman-Monteith equation (EToPM), taken as standard, has been performed in fortnightly and monthly periods. The adjustment through simple linear regression has also been analyzed. The obtained results indicate that the effective radiation is the most important climatic variable for the establishment of the ETo in the region. The Penman-Monteith estimate presented excellent correlation to the estimates by Makkink (1957) equation and the energy balance. The local adjustments presented excellent results for the majority of the tested equations, specially for the solar radiation FAO-24, Makkink (1957), Jensen-Haise (1963), Camargo (1971), radiation balance, Turc (1961) and Thornthwaite (1948) equations. The adjustment by simple linear regression is of easier execution and also presented excellent results.
4
RIBEIRO, Terezinha Késsia de Assis. "Um teste baseado em influência local para avaliar qualidade do ajuste em modelos de Regressão Beta." Universidade Federal de Pernambuco, 2016. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17531.
Full textAbstract:
Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-07-26T12:10:38Z
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CAPEs
A classe de modelos de regressão beta introduzida por Ferrari & Cribari-Neto (2004) é muito útil para modelar taxas e proporções. O modelo proposto pelos autores é baseado na suposição de que a variável resposta tem distribuição beta com uma parametrização que é indexada pela média e por um parâmetro de precisão. Após a construção de um modelo de regressão é de extrema importância realizar a análise de diagnóstico, objetivando verificar possíveis afastamentos das suposições feitas para o modelo apresentado, bem como detectar possíveis observações que causem influência desproporcional nas estimativas dos parâmetros. A análise de influência local introduzida por Cook (1986) é uma abordagem que objetiva avaliar a influência das observações. Com base no método de influência local, Zhu & Zhang (2004) propuseram um teste de hipóteses para detectar o grau de discrepância entre o modelo suposto e o modelo subjacente do qual dos dados são gerados. Nesse trabalho, foi densenvolvido esse teste para o modelo de regressão beta com dispersão fixa e variável, como também, foram propostos um melhoramento nesse teste baseados na metodologia bootstrap e um novo teste, também com base em influência local, mas considerando outro esquema de perturbação, a perturbação no parâmetro de precisão no modelo de regressão beta com dispersão fixa. O desempenho desses testes foram avaliados com base no tamanho e poder. Por fim, aplicamos a teoria desenvolvida a um conjunto de dados reais.
The class of beta regression models introduced by Ferrari & Cribari-Neto (2004) is very useful for modelling rates and proportions. The proposed model by the authors is based on the assumption that the response variable is beta distributed with indexed by mean and dispersion parameters. After fitting a regression model is very important to carry out the diagnostic analysis in sense that, verifying possible deviations of the model assumptions, as well as detect possible observations that cause disproportionate influence on the parameter estimates. The local influence analysis introduced by Cook (1986) is an approach that objective assess the influence of observations. Based on local influence method, Zhu & Zhang (2004) proposed a hypothesis test to detect the degree of discrepancy between the supposed model and the underlying model from which the data is generated. In this work, was developed this test for the beta regression model with fixed and varying dispersion, as well as, we proposed in addition, an improvement of this test based on bootstrap methodology and a new test, also based on local influence, but considering other perturbation scheme, the perturbation of the precision parameter in beta regression model with fixed dispersion. The performance of these tests were evaluated based on size and power. Finally, we applied the theory developed to a set of real data.
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Santos, Paula Machado dos. "Freqüência de amostragem de plantas de alface hidropônica para ajuste de curvas de crescimento." Universidade Federal de Santa Maria, 2006. http://repositorio.ufsm.br/handle/1/4984.
Full textAbstract:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorIn order to construct growth curves is necessary a sequence of many samples taken during lettuce growth period. However, mainly when the trial is made in a controlled environment, sampling frequency is limited. This work was carried out with the aim to reduce sampling destruction effect without change the result precision. Two field trials were made in a controlled environment, during two season, spring (09/20/2004 a 01/12/2005) and autumn (02/27/2005 a 07/20/2005), in the UFSM experimental area, Santa Maria, RS. Different sampling frequencies were simulated, using the adjust of diary sampling model. Optimum sampling frequency was made by comparing daily sampling model with simulated sampling model, in twos, by F test (p<0,005), using the error mean square of non linear regression analysis, pondered by freedom degrees. Simulations of the following variables: total, foliar, root and foliar area phytomass, were made just considering vegetative period and complete growth period. The result shows that season and period of growth should be taken into account to establish the best sampling frequency. Trials conducted during spring season, with complete growth period, show best results with samples taken in intervals of 3 (total), 8 (foliar), 20 (roots) and 9 (foliar area) days; with vegetative period, samples should be taken in intervals of 2,2,4 and 1 days. Trials conducted during autumn season, with complete growthperiod, the sample frequency should be of 2, 11, 12 and 11 days; and for vegetative growth, should be 2, 3, 4 and 1 days
Durante o crescimento da planta de alface é necessária uma seqüência de várias coletas de amostras até a maturação de colheita para construção de curvas de crescimento, porém, a freqüência em que se coletam amostras é limitada, principalmente quando o experimento é realizado em ambientes controlados. Para isso, buscou-se reduzir o efeito destrutivo de amostragens sem comprometer a precisão dos experimentos determinando-se a freqüência de amostragem de plantas de alface em hidroponia para o ajuste de curvas de crescimento. Foram realizados dois experimentos em estufa plástica nas estações de primavera e outono, no período de 20/09/2004 a 12/01/2005 e 27/02/2005 a 20/07/2005, respectivamente, em área pertencente ao Departamento de Fitotecnia, na UFSM, Santa Maria, RS. A partir do ajuste do modelo de amostragem diária, simularam-se diferentes freqüências de amostragem. Para encontrar a freqüência ideal de amostragem, foi comparado o modelo de amostragem diária com os modelos das diferentes amostragens simulados, dois a dois, pelo teste de F em nível de 5% de probabilidade de erro, utilizando-se os quadrados médios do erro da análise de regressão não linear, ponderados pelos respectivos graus de liberdade. Foram realizadas simulações considerando apenas o período vegetativo e ciclo completo (transplante até produção de sementes), para variáveis de fitomassa seca da planta e de partes da planta e área foliar. Em experimentos realizados com alface hidropônica na primavera, para o ciclo completo, devem ser realizadas amostragens a cada 3, 8, 20 e 9 dias para fitomassa seca relativa total da planta de alface, de folhas, de raiz e área foliar, respectivamente; enquanto que, para o período vegetativo, deve ser a cada 2, 2, 4 e 1 dias, respectivamente. Para o ciclo completo, utilizando-se as variáveis fitomassa seca relativa total, de folhas, de raiz e área foliar relativa em experimentos realizados no outono é recomendável utilizar freqüências de amostragens a cada 2, 11, 12 e 11 dias, respectivamente; e, para o período vegetativo, de 2, 3, 4 e 1 dias, respectivamente
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Schlemper, Bernardo Nogueira. "Testes de adequabilidade de ajuste em teoria de resposta ao item." reponame:Repositório Institucional da UnB, 2014. http://repositorio.unb.br/handle/10482/16759.
Full textAbstract:
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2014.Submitted by Larissa Stefane Vieira Rodrigues (larissarodrigues@bce.unb.br) on 2014-10-31T12:07:42Z No. of bitstreams: 1 2014_BernardoNogueiraSchlemper.pdf: 581353 bytes, checksum: dbb95d5a8efc78a7e72b4beec7287047 (MD5)
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Neste trabalho, são apresentados testes de adequabilidade de ajuste para modelos de teoria de resposta ao item (TRI). Um novo teste baseado na estimação não paramétrica da curva característica do item (CCI) obtida a partir da aplicação de técnicas de regressão isotônica é apresentado. O teste foi implementado no software R, e foram feitas simulações para observar seu desempenho na avaliação da adequabilidade de modelos paramétricos para a curva característica do item, juntamente com o teste utilizando a estimação via suavização por kernel (Ramsay,1991).
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Oliveira, Luciane da Silva. "Seleção de covariáveis para ajuste de regressão logística na análise de abundância de invertebrados edáficos em diferentes agroecossistemas." Universidade Federal de Viçosa, 2011. http://locus.ufv.br/handle/123456789/4040.
Full textAbstract:
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Previous issue date: 2011-02-25Logistic regression is the analysis usual statistical method used to verify the relationship between a dichotomous variable response and the interest explanatory variables. This work aimed to carry out a study about the factors influencing the invertebrates abundance on the soil under different management forms, using the logistic regression. This objective is that these invertebrates are considered excellent indicators of the use type and soil quality, working in several fundamental processes for maintaining the soil fertility and quality in agroecosystems and natural ecosystems, according to Brown et al. (1998), Hendrix et al. (2006), and Souza (2010). For covariates selection, the Collett (1994) proposal was used and the involved parameters estimators in each model, their interpretations, statistical properties, and some criteria for judging the suitability of the selected models were presented. The methodology presented by this work was applied to two real datasets (dry and rainy season). In the final adjusted model for the analyzed dataset in the dry season, it was verified that the covariates System Type, Calcium in litter, Soil organic matter, Potassium in litter, and the interaction between Calcium and Potassium in litter were important to explain the presence of more than nine individuals on the soil. In the final adjusted model for the analyzed dataset in the rainy season, the significant covariates to explain the presence of one hundred and one individuals on average on the soil were Magnesium in litter, Total organic carbon in the litter, Litter organic matter, and Ambient temperature. For two mentioned models, there were a good discriminatory performance and excellent areas under the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve, thus confirming the validity of using logistic regression techniques for the models construction to describe the analyzed data.
A regressão logística é o método estatístico usual de análise utilizado com a finalidade de verificar a relação entre uma variável resposta dicotômica e variáveis explicativas de interesse. Este trabalho teve como objetivo realizar um estudo sobre os fatores que influenciam a abundância de invertebrados no solo sob diferentes formas de manejo utilizando a Regressão Logística. Tal objetivo reside no fato destes invertebrados serem considerados excelentes indicadores do tipo de uso e qualidade do solo, atuando em vários processos fundamentais para a manutenção da fertilidade e qualidade dos solos de agroecossistemas e ecossistemas naturais de acordo com Brown et al. (1998) e Hendrix et al. (2006), citado Souza (2010). Para seleção de covariáveis foi utilizada a proposta de Collett (1994) e foram apresentados estimadores dos parâmetros envolvidos em cada modelo e suas interpretações, propriedades estatísticas e critérios para se julgar a adequabilidade dos modelos selecionados. A metodologia apresentada neste trabalho foi aplicada a dois conjuntos de dados reais (período seco e chuvoso). No modelo final ajustado para o conjunto de dados analisado no período seco verificou-se que as covariáveis Tipo de Sistema, Cálcio em serapilheira, Matéria orgânica do solo, Potássio em serapilheira e a interação entre Cálcio e Potássio em serapilheira foram importantes para explicar a presença de mais de 9 indivíduos, em média, no solo. Já no modelo final ajustado para o conjunto de dados analisado no período chuvoso, as covariáveis significativas para explicar a presença de 101 indivíduos, em média, no solo foram Magnésio em serapilheira, Carbono orgânico total na serapilheira, Matéria orgânica da serapilheira e Temperatura ambiente. Para os dois modelos citados houve bom desempenho discriminatório e excelentes áreas sob a curva ROC, confirmando assim a validade da utilização de técnicas de regressão logística na construção dos modelos para descrever os dados analisados.
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Souza, Fernando Augusto de. "Escolha dos níveis nutricionais na determinação do nível-ótimo e no ajuste de modelos estatísticos utilizados em ensaios dose-resposta /." Jaboticabal : [s.n.], 2010. http://hdl.handle.net/11449/96586.
Full textAbstract:
Orientador: Euclides Braga MalheirosBanca: Nilva Kazue Sakomura
Banca: Antonio Carlos de Laurentiz
Resumo: Este trabalho avaliou a influência da heterocedasticidade e dos níveis nutricionais (número e posição) utilizados em ensaios dose-resposta, na estimativa do nível-ótimo e no ajuste dos modelos, além de verificar o quão informativas são as estatísticas utilizadas para avaliar a precisão do ajuste (R², R² ajustado, CV e SQD). Utilizaram-se dados dos experimentos realizados por Nascimento et al. (2007) e Siqueira (2009) e dados simulados. Constatou-se que, quando os níveis estiveram distribuídos próximos do verdadeiro requerimento, os modelos com platô proporcionaram resultados mais confiáveis. Já os modelos quadrático e exponencial se mostraram mais adequados para situações no qual os níveis estão mais dispersos em relação ao verdadeiro requerimento. A heterocedasticidade não interferiu na estimativa do nível-ótimo, porém influenciou no ajuste dos modelos e proporcionou pequenas mudanças nos parâmetros das equações obtidas. O coeficiente de determinação (ajustado e não ajustado) foi diretamente influenciado pela definição do nível mais próximo do ótimo e dos níveis extremos, enquanto que, o coeficiente de variação e a soma dos quadrados dos desvios, pelos níveis iniciais e pelo nível próximo do ótimo. A soma dos quadrados dos desvios demonstrou ser mais sensível, pois seu valor apresentou pequenas variações entre os modelos nas diferentes situações, que as outras estatísticas não detectaram. Ressalta-se a importância de se estabelecer corretamente o intervalo dos níveis estudados para que a dispersão dos valores do nível-ótimo estimado seja minimizada e que o ajuste seja satisfatório, independente do modelo utilizado
Abstract: This work evaluated the influence of heteroskedasticity and the nutritional levels (number and position) used in dose-response trials to estimating the optimal-level and the adjustment of the models, also check how informative are the statistics used to evaluate the accuracy of fit (R ², R ² adjusted, CV and SQD). The data used in this experiment are from Nascimento et al. (2007) and' Siqueira (2009) trials and simulated data. It was found that when levels were distributed close to the real requirement, the models with plateau have provided more reliable results. Since the quadratic and exponential models were more suitable for situations in which the levels are more dispersed about the real requirement. The heteroskedasticity did not affect the estimate of the level-optimal, but influenced the adjustment of the models and provided small changes in the parameters of the equations obtained. The coefficient of determination (adjusted and unadjusted) was directly influenced by the definition of the level closest to the optimum and extreme levels, while the coefficient of variation and the sum of squares of deviations were influenced by the initial levels and the level close to the optimum. The sum of squares of deviations was more sensitive, because its value showed small variations between models in different situations that the other statistics did not detect. Emphasized the importance to precisely define the range of levels studied to the dispersion of the obtained optimal-level is minimized and the fit is satisfactory regardless of the model
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Serra, Antonio Marcos Galvez. "Modelagem empírica para ajuste, correção e análise de confiabilidade de parâmetros de reatores UASB /." Bauru, 2019. http://hdl.handle.net/11449/191242.
Full textAbstract:
Orientador: Rodrigo Braga MoruzziResumo: A falha humana é um evento indesejado para os engenheiros, e a população que se vê refém destes empreendimentos, (visto os diversos incidentes que ocorrem no Brasil) por fatores como omissão de informações, medições equivocadas ou mesmo erros técnicos, passam despercebidos durante as vistorias. Na área de Saneamento, em se tratando de esgoto sanitário, os riscos não são menores e também devem ser evitados considerando o número de doenças que são proliferadas por falhas no saneamento de esgoto. A partir deste pressuposto, a presente pesquisa visou desenvolver um modelo preditor, usando ferramentas matemáticas que viabilizassem identificar e corrigir erros técnicos no registro e medições realizadas em parâmetros físicos, químicos e biológicos de dois reatores UASB da Estação Candeia da cidade de Bauru- SP. Para isto, após uma revisão sobre a tecnologia de reatores UASB e de estudos probabilísticos baseados no conceito de confiabilidade aplicado a ETEs (Estações de Tratamento de Esgotos), definiu-se, por meio de análise de regressão, um modelo multilinear, acoplado a um algoritmo de otimização, capaz de prever e corrigir parâmetros de entrada e saídas (inconsistentes ou ausentes) no registro do monitoramento da estação referentes ao tratamento de reatores UASB. Com este procedimento matemático, através de uma análise estatística conceitual de confiabilidade do sistema, foi possível corrigir dados e estimar informações de parâmetros ausentes, em 22% das coletas de medidas e regis... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)
Abstract: Human failure is an unwanted event for engineers, and the population that is hostage to these endeavors, (due to the various incidents that occur in Brazil) due to factors such as omission of information, wrong measurements or even technical errors, go unnoticed during surveys. . In the Sanitation area, when it comes to sanitary sewage, the risks are no less and should also be avoided considering the number of diseases that are proliferated by sewage sanitation failures. From this assumption, the present research aimed to develop a predictor model, using mathematical tools that could identify and correct technical errors in the recording and measurements performed on physical, chemical and biological parameters of two UASB reactors at Candeia Station of Bauru- SP. For this, after a review of UASB reactor technology and probabilistic studies based on the concept of reliability applied to sewage treatment plants (SEP), a multilinear model coupled to a optimization algorithm, capable of predicting and correcting input and output parameters (inconsistent or absent) in the station monitoring register for the treatment of UASB reactors. With this mathematical procedure, through a conceptual statistical analysis of system reliability, it was possible to correct data and estimate missing parameter information in 22% of the measurement collections and records in the technical reports that were made available for this study.
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neto, Raimundo Cardoso de Oliveira. "Regressão quantílica sob enfoque bayesiano como alternativa no ajuste da eficiência técnica: uma aplicação para a agricultura familiar brasileira." Universidade Federal de Viçosa, 2018. http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/20577.
Full textAbstract:
Submitted by Nathália Faria da Silva (nathaliafsilva.ufv@gmail.com) on 2018-07-10T19:43:00Z
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textocompleto.pdf: 1702143 bytes, checksum: 51706f2c8c1a831cdb9c323d9c970ecd (MD5)Made available in DSpace on 2018-07-10T19:43:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 textocompleto.pdf: 1702143 bytes, checksum: 51706f2c8c1a831cdb9c323d9c970ecd (MD5) Previous issue date: 2018-02-23
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
O presente trabalho tem como objetivo propor o uso de Regressão Quantílica sob o enfoque bayesiano para ajustar a eficiência técnica de unidades produtivas. Para tanto, é fornecida uma breve revisão compreendendo os primeiros trabalhos relevantes para a definição de eficiência técnica, métodos tradicionais utilizados para ajustar esta medida, e as propostas de Regressão Quantílica encontradas na literatura. Foi realizado um estudo de simulação consistindo do ajuste da efici- ência por Análise Envoltória de Dados (DEA), Análise de Fronteira Estocástica (SFA) e Regressão Quantílica frequentista (RQ) e bayesiana (BRQ), em conjuntos de dados simulados. Os dados foram simulados por um modelo de SFA abran- gendo cenários com e sem quebra de suposições quanto a homogeneidade das unidades produtivas e diferentes suposições de dominância do erro por parte de fatores aleatórios. Verificou-se que a Regressão Quantílica bayesiana fornece bom ajuste da eficiência, com relação a viés e classificação das unidades produ- tivas, inclusive em cenários considerados ideais para SFA e DEA, mesmo sem ter usado informação a priori relevante. Além disso, a metodologia foi aplicada ao estudo da eficiência da agricultura familiar brasileira, a nível de microrregião. Observou-se que a eficiência técnica média das microrregiões com base no quan- til 0,95 é 41,09% com desvio padrão de 25,26%, tendo a região Nordeste a menor média de eficiência. Observou-se também, que nas microrregiões com melho- res práticas de produção a mão-de-obra é o insumo mais importante, seguido de máquinas e implementos agrícolas, e ainda, que a produção destas microrregiões não responde de forma significativa à mudanças na quantidade de área utilizada. Assim, concluiu-se que a regressão quantílica sob enfoque bayesiano caracteriza- se como uma alternativa interessante para ajustar a eficiência técnica
This work proposes the use of Bayesian Quantile Regression to estimate the tech- nical efficiency of productive units. For such, it is given a short review comprising from the initial relevant works for the definition of tecnical efficiency, traditional methods for estimating such a measure, and the Quantile Regression proposals found in the literature. Besides that, a simulation study was conducted consis- ting of the estimation of efficiency by Data Envelopment Analyzes (DEA), Sto- chastic Frontier Analyzes (SFA) and Quantile Regression, frequentist (QR) and bayesian (BQR). The datasets were simulated by a SFA model with and without the homocesdasticity assumption about the produtive units as well as different assumptions of error dominance by random noise.it was verified that Bayesian Quantile Regression estimates the efficiency consistently, considering bias and units ranking, including in scenarios considered ideal for DEA and SFA, although no relevant a priori information was used. As an ilustration, the efficiency of fa- mily farming, at microregion level, in Brazil is estimated by Bayesian Quantile Regression. The mean efficiency in the country was 41.09%, based on the 0.95 quantile, with standard deviation of 25.26%, while the Northestern region had the highest concentration of microregions with lower levels of efficiency. In ad- dition, the microregions with best practices have the labor as the most important input, followed by machinery, and their production does not change significantly in response to changes in area used for production. Thus, it can be concluded that Bayesian regression quantile is an interesting alternative to estimate efficiency le- vels
Book chapters on the topic "Ajuste de regressão"
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Luciano Bertollo, Rusciolelli, Carneiro Joel Camilo de Souza, Júnior José Ivo Ribeiro, and Roberto Consuelo Domenici. "COMPORTAMENTO DE VARIÁVEIS CRÍTICAS NA ETAPA DE RESFRIAMENTO DE UMA LINHA DE PROCESSAMENTO DE ABATE DE FRANGOS." In Inovação, Gestão e Sustentabilidade na Agroindústria – Volume 02, 32–46. Instituto Internacional Despertando Vocações, 2021. http://dx.doi.org/10.31692/978-65-88970-18-8.32-46.
Full textAbstract:
No processamento industrial de abate dos frangos, o teor de absorção de água das carcaças de frango durante o resfriamento no chiller representa um dos requisitos que define o padrão de qualidade do frango resfriado ou congelado. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi verificar a influência de variáveis críticas do processo sobre o teor de absorção de água por meio do monitoramento em tempo real. Os dados coletados foram analisados empregando procedimentos de estatística descritiva, testes inferenciais (teste t de Student e qui-quadrado), histograma, regressão linear múltipla e análise dos coeficientes de correlação. De acordo com os resultados obtidos, identificou-se que o teor de absorção de água das carcaças apresentou elevada variabilidade (coeficiente de variação de 35%, média de 5% e desvio-padrão maior que 1%), sendo que 10% das carcaças apresentaram valores superiores ao limite de especificação de 8%, determinado pela legislação brasileira. Além disso, verificou-se ausência de correlação satisfatória entre as variáveis críticas e a variável-resposta, indicando que não foi possível estabelecer as causas da elevada variabilidade do teor de absorção de água nas carcaças de frango. Concluiu-se que a etapa de resfriamento do processo industrial de abate dos frantos estava operando de forma instável e não padronizada. Além disso, foi de 10% o número de carcaças de frangos com teor de absorção de água acima de 8% e, portanto, que não atendem ao padrão de qualidade estabelecido pela legislação. Para promover a redução da variabilidade e, consequentemente, a melhoria do processo, recomendam-se o ajuste operacional e a padronização do processo.
Conference papers on the topic "Ajuste de regressão"
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Guimarães, Ivan Moyses, and Sachiko Araki Lira. "AJUSTE DE MODELOS DE REGRESSÃO: PRODUTO INTERNO BRUTO E EMPREGO FORMAL, SEGUNDO MUNICÍPIOS SELECIONADOS DO ESTADO DO PARANÁ." In XXXVIII Iberian-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering. Florianopolis, Brazil: ABMEC Brazilian Association of Computational Methods in Engineering, 2017. http://dx.doi.org/10.20906/cps/cilamce2017-0083.
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"APLICAÇÃO DA REGRESSÃO ESTATÍSTICA PARA AJUSTAR OS PARÂMETROS DO ALGORITMO GENÉTICO." In XVII Simpósio de Pesquisa Operacional e Logística da Marinha. São Paulo: Editora Edgard Blücher, 2014. http://dx.doi.org/10.5151/marine-spolm2014-126506.
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Aldeia, Guilherme, and Fabrício França. "Um Estudo Paramétrico do Algoritmo Evolutivo baseado na representação Interação-Transformação para Regressão Simbólica." In Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação. Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2020. http://dx.doi.org/10.5753/sbsi.2020.13138.
Full textAbstract:
Dada uma base de dados com variáveis explanatórias x e uma variável alvo y, onde exista uma função desconhecida f(x) = y, a regressão simbólica busca por uma função f(x) que se aproxime suficientemente bem de f(x). Ela costuma ser feita por meios da programação genética, um método de busca e otimização que simula conceitos da teoria da evolução para construir e ajustar ˆf(x) através da manipulação de populações de soluções, mas a forma em que as soluções são expressas (por meio de árvores sintáticas) apresenta um espaço de busca amplo e resultados pouco interpretáveis. Nesse contexto, foi introduzida recentemente uma nova representação para a regressão simbólica — a Interação-Transformação (IT) — de forma a evitar esses problemas, limitando o espaço de busca em expressões simples, sendo capaz de retornar resultados com maior interpretabilidade que se mantem competitivos com a literatura. Algoritmos de regressão simbólica apresentam um importante compromisso entre aproximação dos dados e complexidade da função encontrada. Essa representação foi usada no contexto de um algoritmo evolutivo, com a finalidade de encontrar expressões concisas que tenham um erro de aproximação pequeno e resultados competitivos com a literatura. Em [Aldeia and de França 2020], os autores investigaram a influência dos hiper-parâmetros do algoritmo evolutivo proposto sobre os resultados, em termos de erro de aproximação e complexidade da função simbólica encontrada. Os resultados mostraram que o número máximo de termos ´ e mais importante que o limite de expoentes permitido, e existe um limite onde aumentar o tamanho da expressão gera benefícios, podendo ser explicado pelo overfit. Como o limite dos expoentes tem menor influência, ele pode ter um valor definido como padrão sem impactar nos resultados, mas diminuindo a complexidade das funções em termos de sua interpretabilidade.