Made available in DSpace on 2014-06-12T18:04:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7193_1.pdf: 1848898 bytes, checksum: ae7993e5fb8ea5c33d80b213693ab63d (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Neste trabalho, tratamos de refinamentos para testes de hipóteses em modelos de regressão não-lineares simétricos, assumindo que o parâmetro de escala é desconhecido. Apresentamos, em notação matricial, fatores de correção de Bartlett e tipo-Bartlett para melhorar as estatísticas da razão de verossimilhanças e escore, respectivamente, nesta classe de modelos. Apresentamos, também, versões bootstrap dos testes da razão de verossimilhanças e escore. Os resultados de simulação mostram que os testes corrigidos e de bootstrap têm melhores desempenhos que os testes da razão de verossimilhanças e o teste escore originais em amostras pequenas

O cenário agrícola nacional tem se tornado cada vez mais competitivo ao longo dos anos, manter o crescimento da produtividade a um baixo custo operacional e com baixo impacto ambiental tem sido os três ingredientes de maior relevância na área. A produtividade por sua vez, é função de várias variáveis, sendo o controle de plantas daninhas uma dessas variáveis a ser considerada. Nesse trabalho é analisado um conjunto de dados de um experimento realizado no departamento de Produção Vegetal da ESALQ-USP, Piracicaba - SP. Foram avaliadas 4 biótipos de capim-pé-de-galinha provenientes de três estados brasileiros e em três estágios morfológicos com 4 repetições para cada biótipo, a variável resposta utilizada foi massa seca (g) e como variável regressora foi utilizada a dose de glyphosate nas concentrações variando de 1/16 D a 16 D mais a testemunha, sem aplicação de herbicida, em que D varia de 480 gramas de equivalente ácido de glyphosate por hectare (g .e a. ha-1) para o estágio de 2 a 3 perfilhos, 720 (g .e a. ha-1) para o estágio de 6 a 8 perfilhos e de 960 para o estágio de 10-12 perfilhos. O trabalho teve como objetivo primário avaliar se, ao longo dos anos, as populações de capim-pé-de-galinha tem se tornado resistentes ao herbicida glyphosate, visando detecção de biótipos resistentes. O experimento foi instalado segundo o delineamento inteiramente aleatorizado, sendo feito em três estágios diferentes. Para a análise dos dados foi utilizado o modelo não-linear log-logístico proposto em Knezevic, S. e Ritz (2007) como método univariado, foi utilizado ainda o método da máxima verossimilhança para verificar a igualdade do parâmetro e. O modelo utilizado convergiu para quase todas as repetições, mas não houve um comportamento sistemático observado que explicasse a não convergência de uma repetição em particular. Num segundo momento, as estimativas dos três parâmetros do modelo foram tomadas como variáveis dependentes em uma análise de variância multivariada. Observando que as três, conjuntamente, foram significativas pelos testes de Pillai, Wilks, Roy e Hotelling-Lawley, foi realizado o teste de Tukey para o mesmo parâmetro e comparado com o primeiro método utilizado. Esse procedimento apresentou, com o mesmo coeficiente de significância, menor capacidade de identificar diferença entre as médias dos parâmetros das variedades de capim do que o método proposto por Regazzi (2015). / The national agricultural scenery has become increasingly competitive over the years, maintaining productivity growth at a low operating cost and low environmental impact has been the three most important ingredients in the area. Productivity in turn is a function of several variables, and the weed control is one of these variables to be considered. In this work it is analyzed a dataset of an experiment conducted in the Plant Production Department of ESALQ-USP, Piracicaba - SP. Were evaluated 4 grass chicken\'s feet biotypes from three Brazilian states in three morphological stages with 4 repetitions for each biotype, the response variable used was dry mass (g) and as regressor variable were used the dose of glyphosate in concentrations ranging from 1/16 D to 16 D plus the control without herbicide, wherein D ranges from 480 grams of glyphosate acid equivalent per hectare (g .e a. ha-1) for 2 to 3 stage tillers, 720 grams of glyphosate acid equivalent per hectare (g .e a. ha-1) for 6 to 8 tillers and 960 for stage 10-12 tillers. The work had as main objective to evaluate , if over the years, populations of grass chicken\'s feet has become resistant to glyphosate, aiming detection of resistant biotypes. The experiment was conducted under completely randomized design being done in three stages. For data analysis was used the non-linear log-logistic proposed in Knezevic, S. e Ritz (2007) as univariate method, it was still used the maximum likelihood method to verify the equality of the parameter e. The model converged to almost all repetitions, but there was an observed systematic behavior to explain the non-convergence of a particular repetition. Secondly, estimates of the three model parameters were taken as dependent variables in a multivariate analysis of variance. Noting that all three together, were significant by Pillai, Wilks, Roy and Hotelling-Lawley tests, was performed Tukey test for the same parameter e and compared with the first method. This procedure presented, with the same coefficient of significance, less able to identify differences between the means of the parameters of grass varieties than the method proposed by Regazzi (2015).

O cenário agrícola nacional tem se tornado cada vez mais competitivo ao longo dos anos, manter o crescimento da produtividade a um baixo custo operacional e com baixo impacto ambiental tem sido os três ingredientes de maior relevância na área. A produtividade por sua vez, é função de várias variáveis, sendo o controle de plantas daninhas uma dessas variáveis a ser considerada. Nesse trabalho é analisado um conjunto de dados de um experimento realizado no departamento de Produção Vegetal da ESALQ-USP, Piracicaba - SP. Foram avaliadas 4 biótipos de capim-pé-de-galinha provenientes de três estados brasileiros e em três estágios morfológicos com 4 repetições para cada biótipo, a variável resposta utilizada foi massa seca (g) e como variável regressora foi utilizada a dose de glyphosate nas concentrações variando de 1/16 D a 16 D mais a testemunha, sem aplicação de herbicida, em que D varia de 480 gramas de equivalente ácido de glyphosate por hectare (g .e a. ha-1) para o estágio de 2 a 3 perfilhos, 720 (g .e a. ha-1) para o estágio de 6 a 8 perfilhos e de 960 para o estágio de 10-12 perfilhos. O trabalho teve como objetivo primário avaliar se, ao longo dos anos, as populações de capim-pé-de-galinha tem se tornado resistentes ao herbicida glyphosate, visando detecção de biótipos resistentes. O experimento foi instalado segundo o delineamento inteiramente aleatorizado, sendo feito em três estágios diferentes. Para a análise dos dados foi utilizado o modelo não-linear log-logístico proposto em Knezevic, S. e Ritz (2007) como método univariado, foi utilizado ainda o método da máxima verossimilhança para verificar a igualdade do parâmetro e. O modelo utilizado convergiu para quase todas as repetições, mas não houve um comportamento sistemático observado que explicasse a não convergência de uma repetição em particular. Num segundo momento, as estimativas dos três parâmetros do modelo foram tomadas como variáveis dependentes em uma análise de variância multivariada. Observando que as três, conjuntamente, foram significativas pelos testes de Pillai, Wilks, Roy e Hotelling-Lawley, foi realizado o teste de Tukey para o mesmo parâmetro e comparado com o primeiro método utilizado. Esse procedimento apresentou, com o mesmo coeficiente de significância, menor capacidade de identificar diferença entre as médias dos parâmetros das variedades de capim do que o método proposto por Regazzi (2015). / The national agricultural scenery has become increasingly competitive over the years, maintaining productivity growth at a low operating cost and low environmental impact has been the three most important ingredients in the area. Productivity in turn is a function of several variables, and the weed control is one of these variables to be considered. In this work it is analyzed a dataset of an experiment conducted in the Plant Production Department of ESALQ-USP, Piracicaba - SP. Were evaluated 4 grass chicken\'s feet biotypes from three Brazilian states in three morphological stages with 4 repetitions for each biotype, the response variable used was dry mass (g) and as regressor variable were used the dose of glyphosate in concentrations ranging from 1/16 D to 16 D plus the control without herbicide, wherein D ranges from 480 grams of glyphosate acid equivalent per hectare (g .e a. ha-1) for 2 to 3 stage tillers, 720 grams of glyphosate acid equivalent per hectare (g .e a. ha-1) for 6 to 8 tillers and 960 for stage 10-12 tillers. The work had as main objective to evaluate , if over the years, populations of grass chicken\'s feet has become resistant to glyphosate, aiming detection of resistant biotypes. The experiment was conducted under completely randomized design being done in three stages. For data analysis was used the non-linear log-logistic proposed in Knezevic, S. e Ritz (2007) as univariate method, it was still used the maximum likelihood method to verify the equality of the parameter e. The model converged to almost all repetitions, but there was an observed systematic behavior to explain the non-convergence of a particular repetition. Secondly, estimates of the three model parameters were taken as dependent variables in a multivariate analysis of variance. Noting that all three together, were significant by Pillai, Wilks, Roy and Hotelling-Lawley tests, was performed Tukey test for the same parameter e and compared with the first method. This procedure presented, with the same coefficient of significance, less able to identify differences between the means of the parameters of grass varieties than the method proposed by Regazzi (2015).

Em analise de dados que apresentam certo grau de assimetria a suposicao que as observações seguem uma distribuição normal, pode resultar ser uma suposição irreal e a aplicação deste modelo pode ocultar características importantes do modelo verdadeiro. Este tipo de situação deu forca á aplicação de modelo assimétricos, destacando-se entre estes a família de distribuições skew-symmetric, desenvolvida por Azzalini (1985). Neste trabalho nos apresentamos uma segunda proposta para a anàlise de dados com presença importante de assimetria e/ou curtose, comparado com a distribuição normal. Nós apresentamos e estudamos algumas propriedades dos modelos alfa-potência e log-alfa-potência, onde também estudamos o problema de estimação, as matrizes de informação observada e esperada de Fisher e o grau do viés dos estimadores mediante alguns processos de simulação. Nós introduzimos um modelo mais estável que o modelo alfa- potência do qual derivamos o caso bimodal desta distribuição e introduzimos os modelos bimodal simêtrico e assimêtrico alfa-potencia. Posteriormente nós estendemos a distribuição alfa-potência para o caso do modelo Birnbaum-Saunders, estudamos as propriedades deste novo modelo, desenvolvemos estimadores para os parametros e propomos estimadores com viés corrigido. Também introduzimos o modelo de regressão alfa-potência para dados censurados e não censurados e para o modelo de regressão log-linear Birnbaum-Saunders; aqui nós derivamos os estimadores dos parâmetros e estudamos algumas técnicas de validação dos modelos. Por ultimo nós fazemos a extensão multivariada do modelo alfa-potência e estudamos alguns processos de estimação dos parâmetros. Para todos os casos estudados apresentam-se ilustrações com dados já analisados previamente com outras suposições de distribuições. / In data analysis where data present certain degree of asymmetry the assunption of normality can result in an unreal situation and the application of this model can hide important caracteristics of the true model. Situations of this type has given strength to the use of asymmetric models with special emphasis on the skew-symmetric distribution developed by Azzalini (1985). In this work we present an alternative for data analysis in the presence of signi¯cant asymmetry or kurtosis, when compared with the normal distribution, as well as other situations that involve such model. We present and study of the properties of the ®-power and log-®-power distributions, where we also study the estimation problem, the observed and expected information matrices and the degree of bias in estimation using simulation procedures. A °exible model version is proposed for the ®-power distribution, following an extension to a bimodal version. Follows next an extension of the Birnbaum-Saunders distribution using the ®-power distribution, where some properties are studied, estimating approaches are developed as well as corrected bias estimator developed. We also develop censored and uncensored regression for the ®-power model and for the log-linear Birnbaum-Saunders regression models, for which model validation techniques are studied. Finally a multivariate extension of the ®-power model is proposed and some estimation procedures are investigated for the model. All the situations investigated were illustrated with data application using data sets previally analysed with other distributions.

Em analise de dados que apresentam certo grau de assimetria a suposicao que as observações seguem uma distribuição normal, pode resultar ser uma suposição irreal e a aplicação deste modelo pode ocultar características importantes do modelo verdadeiro. Este tipo de situação deu forca á aplicação de modelo assimétricos, destacando-se entre estes a família de distribuições skew-symmetric, desenvolvida por Azzalini (1985). Neste trabalho nos apresentamos uma segunda proposta para a anàlise de dados com presença importante de assimetria e/ou curtose, comparado com a distribuição normal. Nós apresentamos e estudamos algumas propriedades dos modelos alfa-potência e log-alfa-potência, onde também estudamos o problema de estimação, as matrizes de informação observada e esperada de Fisher e o grau do viés dos estimadores mediante alguns processos de simulação. Nós introduzimos um modelo mais estável que o modelo alfa- potência do qual derivamos o caso bimodal desta distribuição e introduzimos os modelos bimodal simêtrico e assimêtrico alfa-potencia. Posteriormente nós estendemos a distribuição alfa-potência para o caso do modelo Birnbaum-Saunders, estudamos as propriedades deste novo modelo, desenvolvemos estimadores para os parametros e propomos estimadores com viés corrigido. Também introduzimos o modelo de regressão alfa-potência para dados censurados e não censurados e para o modelo de regressão log-linear Birnbaum-Saunders; aqui nós derivamos os estimadores dos parâmetros e estudamos algumas técnicas de validação dos modelos. Por ultimo nós fazemos a extensão multivariada do modelo alfa-potência e estudamos alguns processos de estimação dos parâmetros. Para todos os casos estudados apresentam-se ilustrações com dados já analisados previamente com outras suposições de distribuições. / In data analysis where data present certain degree of asymmetry the assunption of normality can result in an unreal situation and the application of this model can hide important caracteristics of the true model. Situations of this type has given strength to the use of asymmetric models with special emphasis on the skew-symmetric distribution developed by Azzalini (1985). In this work we present an alternative for data analysis in the presence of signi¯cant asymmetry or kurtosis, when compared with the normal distribution, as well as other situations that involve such model. We present and study of the properties of the ®-power and log-®-power distributions, where we also study the estimation problem, the observed and expected information matrices and the degree of bias in estimation using simulation procedures. A °exible model version is proposed for the ®-power distribution, following an extension to a bimodal version. Follows next an extension of the Birnbaum-Saunders distribution using the ®-power distribution, where some properties are studied, estimating approaches are developed as well as corrected bias estimator developed. We also develop censored and uncensored regression for the ®-power model and for the log-linear Birnbaum-Saunders regression models, for which model validation techniques are studied. Finally a multivariate extension of the ®-power model is proposed and some estimation procedures are investigated for the model. All the situations investigated were illustrated with data application using data sets previally analysed with other distributions.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2390.pdf: 3256865 bytes, checksum: 7ad1acbefc5f29dddbaad3f14dbcef7c (MD5) Previous issue date: 2009-04-17 / Financiadora de Estudos e Projetos / Microarrays technologies are used to measure the expression levels of a large amount of genes or fragments of genes simultaneously in diferent situations. This technology is useful to determine genes that are responsible for genetic diseases. A common statistical methodology used to determine whether a gene g has evidences to diferent expression levels is the t-test which requires the assumption of normality for the data (Saraiva, 2006; Baldi & Long, 2001). However this assumption sometimes does not agree with the nature of the analyzed data. In this work we use the skew-normal distribution described formally by Azzalini (1985), which has the normal distribution as a particular case, in order to relax the assumption of normality. Considering a frequentist approach we made a simulation study to detect diferences between the gene expression levels in situations of control and treatment through the t-test. Another simulation was made to examine the power of the t-test when we assume an asymmetrical model for the data. Also we used the likelihood ratio test to verify the adequability of an asymmetrical model for the data. / Os microarrays são ferramentas utilizadas para medir os níveis de expressão de uma grande quantidade de genes ou fragmentos de genes simultaneamente em situações variadas. Com esta ferramenta é possível determinar possíveis genes causadores de doenças de origem genética. Uma abordagem estatística comumente utilizada para determinar se um gene g apresenta evidências para níveis de expressão diferentes consiste no teste t, que exige a suposição de normalidade aos dados (Saraiva, 2006; Baldi & Long, 2001). No entanto, esta suposição pode não condizer com a natureza dos dados analisados. Neste trabalho, será utilizada a distribuição normal assimétrica descrita formalmente por Azzalini (1985), que tem a distribuição normal como caso particular, com o intuito de flexibilizar a suposição de normalidade. Considerando a abordagem clássica, é realizado um estudo de simulação para detectar diferenças entre os níveis de expressão gênica em situações de controle e tratamento através do teste t, também é considerado um estudo de simulação para analisar o poder do teste t quando é assumido um modelo assimétrico para o conjunto de dados. Também é realizado o teste da razão de verossimilhança, para verificar se o ajuste de um modelo assimétrico aos dados é adequado.