التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
Modelos hierárquicos bayesianos para estimação robusta e análise de dados censurados em melhoramento animal |
| المؤلفون: |
Cardoso, Fernando Flores, Rosa, Guilherme Jordão de Magalhães, Tempelman, Robert John, Torres Junior, Roberto Augusto de Almeida |
| المصدر: |
Revista Brasileira de Zootecnia. July 2009 38 |
| بيانات النشر: |
Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2009. |
| سنة النشر: |
2009 |
| مصطلحات موضوعية: |
análise robusta, dados censurados, dados extremos, inferência bayesiana |
| الوصف: |
Dados extremos influenciados por fatores não considerados no modelo estatístico, podem enviesar as estimativas dos parâmetros e valores genéticos. Além disso, diversas características de importância econômica não seguem uma distribuição normal ou apresentam dados censurados. O objetivo deste trabalho é descrever e ilustrar a aplicação de modelos hierárquicos bayesianos para a detecção e mitigação de dados extremos e para análise de dados censurados. Primeiro, é apresentada a especificação tradicional do modelo animal em estágios hierárquicos sob o enfoque bayesiano, para dados não censurados com distribuição Normal. A seguir, esse modelo é generalizado pela introdução de uma variável de ponderação independente, que permite a especificação de densidades residuais de caudas longas da família de distribuições Normal/independente. Finalmente, para contemplar a análise de dados censurados, o modelo básico é ampliado pela inclusão de uma variável com distribuição normal truncada no limite inferior do valor observado da característica no momento da avaliação, para aqueles animais que ainda não completaram sua vida reprodutiva no momento da avaliação. |
| نوع الوثيقة: |
article |
| وصف الملف: |
text/html |
| اللغة: |
Portuguese |
| تدمد: |
1516-3598 |
| DOI: |
10.1590/S1516-35982009001300009 |
| URL الوصول: |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-35982009001300009 |
| Rights: |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| رقم الانضمام: |
edssci.S1516.35982009001300009 |
| قاعدة البيانات: |
SciELO |