989 resultados para Binomial Distribution


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The main goal of this paper is to investigate a cure rate model that comprehends some well-known proposals found in the literature. In our work the number of competing causes of the event of interest follows the negative binomial distribution. The model is conveniently reparametrized through the cured fraction, which is then linked to covariates by means of the logistic link. We explore the use of Markov chain Monte Carlo methods to develop a Bayesian analysis in the proposed model. The procedure is illustrated with a numerical example.

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We introduce in this paper a new class of discrete generalized nonlinear models to extend the binomial, Poisson and negative binomial models to cope with count data. This class of models includes some important models such as log-nonlinear models, logit, probit and negative binomial nonlinear models, generalized Poisson and generalized negative binomial regression models, among other models, which enables the fitting of a wide range of models to count data. We derive an iterative process for fitting these models by maximum likelihood and discuss inference on the parameters. The usefulness of the new class of models is illustrated with an application to a real data set. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

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In this paper we study the accumulated claim in some fixed time period, skipping the classical assumption of mutual independence between the variables involved. Two basic models are considered: Model I assumes that any pair of claims are equally correlated which means that the corresponding square-integrable sequence is exchangeable one. Model 2 states that the correlations between the adjacent claims are the same. Recurrence and explicit expressions for the joint probability generating function are derived and the impact of the dependence parameter (correlation coefficient) in both models is examined. The Markov binomial distribution is obtained as a particular case under assumptions of Model 2. (C) 2007 Elsevier B.V. All rights reserved.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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A amostragem seqüencial (presença-ausência) vem sendo utilizada no manejo integrado de pragas pela rapidez e eficiência, principalmente, para pragas que são difíceis de serem quantificadas. Para o manejo de Bemisia tabaci (Genn.) biótipo B foi desenvolvido um plano de amostragem seqüencial, com base na presença ou ausência da praga em plantas de feijoeiro (Phaseolus vulgaris L.), independente do seu número. Os experimentos foram conduzidos nas épocas de semeadura das águas (2000/01) e da seca (2002), em Jaboticabal - SP, utilizando-se área de 1 ha, subdividida em 100 parcelas iguais de 100 m² (10 x 10 m). em cada parcela foram avaliadas 10 plantas ao acaso, considerando-se somente se a mosca-branca estava ou não presente. O nível de dano econômico adotado foi de 10% de infestação. A partir dos dados analisados, foram obtidas duas retas: uma superior (S1= 2,7095 + 0,1452n), a partir da qual recomenda-se o controle; e outra inferior (S0= -2,7095 + 0,1452n), até a qual o controle não é recomendado. Pelos resultados verifica-se que a amostragem seqüencial é eficiente na indicação ou não do controle da B. tabaci biótipo B na cultura do feijão.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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O estudo da distribuição espacial de pragas é fundamental para elaboração de planos de amostragem para o uso do manejo integrado de pragas. Para o afídeo Toxoptera citricida (Kirkaldy), estudou-se a distribuição espacial em talhões de pomares de citros comerciais de laranja-doce [Citrus sinensis (L.) Osbeck] da variedade Pêra, com 5; 9 e 15 anos de idade, durante o período de setembro de 2004 a abril de 2005. Foram realizadas 14 amostragens de número de T. citricida em intervalos aproximados de 15 dias entre as mesmas, utilizando-se de armadilhas adesivas de cor amarela (0,11 x 0,11 m) fixadas à planta, a 1,5 m de altura aproximadamente. As armadilhas foram distribuídas na área, a cada cinco plantas na linha, em linhas alternadas, totalizando 137 armadilhas no talhão com 5 anos, 140 no talhão com 9 anos e 80 no talhão com 15 anos. Os índices de dispersão utilizados foram: razão variância média (I), índice de Morisita (Idelta), coeficiente de Green (Cx) e expoente k da distribuição Binomial Negativa. O índice que melhor representou a agregação do pulgão foi o expoente k da distribuição Binomial Negativa, e a distribuição binomial negativa foi o modelo que melhor se ajustou aos dados. Através destas análises, verificou-se que a maioria das amostragens apresentou uma distribuição agregada da população de T. citricida.

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O estudo da distribuição espacial da lagarta-do-cartucho, Spodoptera frugiperda (J.E. Smith), na cultura do milho é fundamental para garantir a utilização de estratégias de controle, otimização de técnicas de amostragem, determinação de danos econômicos e incorporação da dinâmica espacial dentro do modelo populacional. O experimento foi conduzido em três campos contendo 100 parcelas cada, sendo amostradas 10 plantas ao acaso por parcela, num total de 1000 plantas por campo em cinco datas de amostragem. Foram contados o número de lagartas pequenas (menor que 10 mm) e grandes (maior que 10 mm) por planta. As lagartas pequenas apresentaram um ajuste muito bom à distribuição binomial negativa e não à Poisson, indicando que esta categoria larval encontra-se agregada no campo. Os números de lagartas grandes por planta ajustaram-se razoavelmente à distribuição binomial negativa, com algumas datas ajustando-se à distribuição de Poisson. Portanto, as lagartas pequenas (alta densidade populacional) têm distribuição agregada no campo, enquanto que as lagartas grandes (baixa densidade populacional) podem ser mais dispersas no campo, tendendo à aleatoriedade.

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O estudo da distribuição espacial de pragas é fundamental para elaboração de planos de amostragem que possam propiciar maior adoção do manejo integrado de pragas. Para Bemisia tabaci (Genn.) biótipo B em feijoeiro Phaseolus vulgaris L., foram conduzidos ensaios de campo em uma área de 10.000 m², dividida em 100 parcelas iguais de 10 x 10 m, nas épocas de semeadura das águas e da seca. As amostragens foram realizadas semanalmente, em 10 plantas por parcela. Coletou-se um folíolo por planta e avaliou-se a presença-ausência de ninfas da mosca-branca na página abaxial. Para adultos, observou-se visualmente a presença-ausência da praga nas plantas. em todas as amostragens obtiveram-se valores menores que a unidade para a relação variância/média, indicando disposição regular da mosca-branca no campo, confirmada pelos valores significativos da estatística ½d½, do teste de afastamento da aleatoriedade, assim como pelos valores inferiores à unidade do índice de Morisita. A distribuição binomial positiva foi o modelo mais adequado para representar a distribuição espacial da B. tabaci biótipo B na cultura do feijão.

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O conhecimento do modelo de distribuição espacial de pragas na cultura é fundamental para estabelecer um plano adequado de amostragem seqüencial e, assim, permitir a correta utilização das estratégias de controle e a otimização das técnicas de amostragem. Esta pesquisa objetivou estudar a distribuição espacial de lagartas de Alabama argillacea (Hübner) na cultura do algodoeiro, cultivar CNPA ITA-90. A coleta de dados ocorreu durante o ano agrícola de 1998/99 na Fazenda Itamarati Sul S.A., localizada no município de Ponta Porã, MS, em três diferentes áreas de 10.000 m² cada uma. Cada área amostral foi composta de 100 parcelas com 100 m² cada. Foi realizada semanalmente a contagem das lagartas pequenas, médias e grandes, encontradas em cinco plantas por parcela. Os índices de agregação (razão variância/média e índice de Morisita), o teste de qui-quadrado com o ajuste dos valores encontrados e esperados às distribuições teóricas de freqüência (Poisson, binomial positiva e binomial negativa), mostraram que todos os estádios das lagartas estão distribuídos de acordo com o modelo de distribuição contagiosa, ajustando-se ao padrão da Distribuição Binomial Negativa durante todo o período de infestação.

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Para implantar o manejo apropriado do curuquerê-do-algodoeiro, é necessário construir um plano de amostragem que permita estimar, de forma rápida e precisa, a densidade populacional da praga. Esta pesquisa objetivou determinar o plano de amostragem seqüencial de Alabama argillacea (Hübner) em algodoeiro, cultivar CNPA ITA-90. Os dados foram coletados no ano agrícola de 1998/99 na Fazenda Itamarati Sul S/A, localizada no município de Ponta Porã, MS, em três áreas de 10.000 m² cada. As áreas amostrais foram compostas de 100 parcelas de 100 m². O número de lagartas pequenas, médias e grandes foi determinado semanalmente em cinco plantas tomadas ao acaso por parcela. Após verificado que todos os instares das lagartas estavam distribuídos de acordo com o modelo de distribuição agregada, ajustando-se à Distribuição Binomial Negativa durante todo o período de infestação, construiu-se um plano de amostragem seqüencial de acordo com o Teste Seqüencial da Razão de Probabilidade (TSRP). Adotou-se o nível de controle de duas lagartas por planta para a construção do plano de amostragem. A análise dos dados indicou duas linhas de decisão: a superior, que representa a condição de que a adoção de um método de controle é recomendado, definida por S1= 4,8784+1,4227n; e a inferior representando que a adoção de algum método de controle não é necessário, definida por S0= -4,8784+1,4227n. A amostragem seqüencial estimou o número máximo esperado de 16 unidades amostrais para se definir a necessidade ou não do controle.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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This work develops a new methodology in order to discriminate models for interval-censored data based on bootstrap residual simulation by observing the deviance difference from one model in relation to another, according to Hinde (1992). Generally, this sort of data can generate a large number of tied observations and, in this case, survival time can be regarded as discrete. Therefore, the Cox proportional hazards model for grouped data (Prentice & Gloeckler, 1978) and the logistic model (Lawless, 1982) can befitted by means of generalized linear models. Whitehead (1989) considered censoring to be an indicative variable with a binomial distribution and fitted the Cox proportional hazards model using complementary log-log as a link function. In addition, a logistic model can be fitted using logit as a link function. The proposed methodology arises as an alternative to the score tests developed by Colosimo et al. (2000), where such models can be obtained for discrete binary data as particular cases from the Aranda-Ordaz distribution asymmetric family. These tests are thus developed with a basis on link functions to generate such a fit. The example that motivates this study was the dataset from an experiment carried out on a flax cultivar planted on four substrata susceptible to the pathogen Fusarium oxysoprum. The response variable, which is the time until blighting, was observed in intervals during 52 days. The results were compared with the model fit and the AIC values.