dc.contributor.author |
Paulino, Allana Lívia Beserra |
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dc.date.accessioned |
2014-06-27T18:07:22Z |
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dc.date.available |
2014-06-27T18:07:22Z |
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dc.date.issued |
2014-06-27 |
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dc.identifier.other |
CDD 519.5 |
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dc.identifier.uri |
http://dspace.bc.uepb.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/3985 |
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dc.description |
PAULINO, A. L. B. Ajuste via modelos lineares generalizados para avaliação do
controle biológico de insetos. 2012. 38f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística)- Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2012. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Os Modelos Lineares Generalizados (MLG) foram introduzidos no in ício dos anos 70
como uma maneira de uni ficar v ários modelos estatí sticos, tendo um impacto signi ficativo
no desenvolvimento da estatí stica aplicada. Isto permitiu desenvolver um algoritmo geral
para a estimativa de m áxima verossimilhan ça em v ários modelos. Nos MLG pode-se
relacionar a distribuição aleatóoria da vari ável dependente no experimento (a fun ção de
distribuição) com a parte sistemática (não aleat ória) (ou preditor linear) por meio de uma
fun ção chamada fun ção de ligação. O uso de modelos lineares cl ássicos, em alguns casos,
não e apropriado para analisar dados de proporções, que são muito frequentes em entomologia,
pois as pressuposições do modelo não são atendidas. Uma alternativa para a an álise
desse tipo de dados e a utilização da teoria de modelos lineares generalizados, sendo a
distribuição binomial, um caso particular, indicada para essas situa ções. O presente trabalho
objetivou ajustar uma distribui ção de probabilidade aos dados de um ensaio biol ógico
com insetos via modelos lineares generalizados; comparar qual fun ção de ligação melhor se
ajusta aos dados por meio do crit ério de informa ção de Akaike (AIC) e por m, veri ficar a
e ficiência dos extratos vegetais no controle biol ógico de insetos. Os dados foram disponibilizados
pelo departamento de Plantas e Inseticidas do Departamento de Entomologia e
Acarologia, da Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"(ESALQ/USP). Após o
ajuste da distribuição de probabilidade, observou-se que a fun ção de ligação complemento
log-log foi a mais adequada para se ajustar aos dados em questão, destacando-se alguns
n íveis do fator em estudo. |
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dc.description.sponsorship |
Orientador: Ricardo Alves de Olinda |
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dc.language.iso |
other |
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dc.subject |
Estatística |
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dc.subject |
Modelos Lineares Generalizados |
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dc.subject |
Controle biológico de insetos |
pt_BR |
dc.title |
Ajuste via modelos lineares generalizados para avaliação do controle biológico de insetos |
pt_BR |
dc.type |
Other |
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