Modelos lineares gerais

Neste testo procede-se a uma apresentação muito sumária dos modelos lineares generalizados. Começa-se assim por definir esta família de modelos, apresentando-se então o processo de estimação dos seus parâmetros bem como o conceito de desvio (“deviance”). Finalmente exemplifica-se as potencialidades destes modelos com base num exemplo prático, procurando-se simultaneamente ilustrar o funcionamento do programa GLIM, especialmente concebido para lidar com modelos lineares generalizados.

Variabilidade genética de procedências e progênies de umbuzeiro via metodologia de modelos lineares mistos (REML/BLUP)

O umbuzeiro (Spondias tuberosa Arruda), espécie nativa do semi-árido brasileiro, é um dos recursos genéticos mais importantes para a produção de frutos destinados ao consumo in natura e à industrialização. No melhoramento de espécies perenes, o uso de técnicas de avaliação genética com base em modelos mistos do tipo REML/BLUP (máxima verossimilhança restrita /melhor predição linear não viciada) é fundamental para a predição de valores genéticos aditivos e genotípicos de indivíduos com potencial para seleção, tanto em nível intrapopulacional como interpopulacional. Este procedimento vem sendo aplicado com sucesso no Brasil, no melhoramento de várias espécies frutíferas e florestais. O presente trabalho teve como objetivos estudar a variabilidade genética, estimar parâmetros genéticos e realizar a predição de valores genéticos dos indivíduos, utilizando a metodologia REML/BLUP a partir da avaliação de procedências e progênies de umbuzeiro. O ensaio foi instalado em delineamento de blocos ao acaso, com arranjo hierárquico desbalanceado, constituído de três procedências e 42 progênies. Foram avaliados os caracteres altura de plantas (ALP), maior diâmetro de copa (MAC), menor diâmetro de copa (MEC), diâmetro do colo (DIC) e número de ramos primários (NRP), os quais são correlacionados à produção de frutos. Os resultados obtidos permitem afirmar que, no umbuzeiro, aos nove anos de idade, a maior parte da variabilidade genética encontrada concentra-se dentro de populações. Os caracteres MEC e MAC apresentaram, respectivamente, valores de herdabilidade individual no sentido restrito de 0,08 e 0,14 e ganhos de 6% e 9%, respectivamente, com a seleção dos dez melhores genitores.

Estimativa do crescimento de povoamentos de Eucalyptus baseada em modelos lineares em multiníveis de efeito misto

A proposta do presente estudo foi a modelagem do crescimento de povoamentos clonais de Eucalyptus, com base em modelos lineares mistos em multiníveis. A base de dados utilizada foi proveniente de povoamentos homogêneos, localizados na região costal brasileira, nos Estados do Espírito Santo e da Bahia. Foram utilizados dois níveis aleatórios de modelagem: unidades amostrais e árvores individuais dentro das unidades amostrais. Como exemplo de aplicação do método foi utilizado o logaritmo da área basal, como resposta, em função do inverso da idade, da altura total e da interação entre elas. Com a utilização de técnicas de modelagem baseada nos efeitos fixos e mistos, as estimativas dos parâmetros foram melhoradas significativamente. Também, com a modelagem da autocorrelação e da heterogeneidade da variância, partindo-se de um modelo homoscedástico para um modelo heteroscedástico auto-regressivo, com estrutura de variância positiva definida no nível 1 e com estrutura de correlação auto-regressiva de primeira ordem (AR1), os valores do logaritmo da máxima verossimilhança foram significativamente elevados.

Análise da decomposição do desempenho de empresas brasileiras utilizando modelos lineares mistos e de componentes de variância

A determinação e a mensuração da importância das principais fontes de vantagem competitiva, ainda é um tema em discussão na área de Estratégia. Uma linha de pesquisa, iniciada em meados dos anos 80, tem seu foco principal na determinação e quantificação da importância dos fatores que poderiam explicar as diferenças no desempenho de um grupo de empresas, utilizando a decomposição da variância dos valores do desempenho através das técnicas de Regressão Linear ou de Componentes de Variância. Nesta linha de pesquisa, desenvolveram-se uma série de trabalhos empíricos cujo propósito principal é quantificar, entre outros fatores, qual a importância do setor industrial em que a empresa atua, qual a importância do ano, qual a importância de se fazer parte de um grupo econômico e qual a importância dos fatores idiossincráticos da empresa na explicação do desempenho apresentado em determinados períodos. Dos resultados destes trabalhos surgiram discussões importantes sobre o papel da estratégia corporativa e sobre a importância relativa de tais fatores na determinação da vantagem competitiva. Este trabalho se insere nesta linha de pesquisa, cujo objetivo é, utilizando uma base de dados brasileira muito mais abrangente e completa que os estudos anteriores, quer nacionais e internacionais, primeiramente verificar se a realidade apontada nos estudos internacionais se assemelha à do Brasil. Em segundo lugar, contribuir com um refinamento teórico, refazendo estas análises utilizando modelos lineares mistos, mais apropriados para estes conjuntos de dados, que os modelos de componentes de variância. Em terceiro lugar, utilizando dois tipos de matriz de covariância, verifica se o desempenho de um determinado ano influi no desempenho dos anos imediatamente subseqüentes, verificando, assim, a possível existência de medidas repetidas para a variável ano. Finalmente, analisa se parte da variabilidade do desempenho das empresas brasileiras pode ser atribuído ao fato da empresa se localizar em determinada Unidade da Federação

Estudo de simulação de modelos lineares mistos com distribuição normal contaminada no melhoramento genético animal

Objetivou-se com esse trabalho comparar estimativas de componentes de variâncias obtidas por meio de modelos lineares mistos Gaussianos e Robustos, via Amostrador de Gibbs, em dados simulados. Foram simulados 50 arquivos de dados com 1.000 animais cada um, distribuídos em cinco gerações, em dois níveis de efeito fixo e três valores fenotípicos distintos para uma característica hipotética, com diferentes níveis de contaminação. Exceto para os dados sem contaminação, quando os modelos foram iguais, o modelo Robusto apresentou melhores estimativas da variância residual. As estimativas de herdabilidade foram semelhantes em todos os modelos, mas as análises de regressão mostraram que os valores genéticos preditos com uso do modelo Robusto foram mais próximos dos valores genéticos verdadeiros. Esses resultados sugerem que o modelo linear normal contaminado oferece uma alternativa flexível para estimação robusta em melhoramento genético animal.

Influência das cargas selecionadas na determinação da potência crítica determinada no ergômetro de braço em dois modelos lineares

O objetivo deste estudo foi verificar o efeito da seleção das cargas e do modelo utilizado para a determinação da PC no ergômetro de braço. Participaram do estudo oito voluntários do sexo masculino, que praticavam atividade física regularmente e eram aparentemente saudáveis. Os sujeitos realizaram quatro testes com cargas constantes mantidas até a exaustão voluntária no ergômetro de braço UBE 2462-Cybex. As cargas foram individualmente selecionadas para induzir a fadiga entre 1 e 15 minutos. Para cada sujeito, a determinação da PC foi realizada através de dois modelos lineares: potência-1/tempo e trabalho-tempo. em cada um dos modelos, foram utilizadas todas as potências (1), as três maiores (2) e as três menores (3). As PC encontradas no modelo potência-1/tempo e trabalho-tempo para a condição 3 (177,5 + 29,5; 173,9 + 33,3, respectivamente) foram significantemente menores do que as da condição 2 (190,5 + 23,2; 183,4 + 22,3, respectivamente), não existindo diferenças destas com as da condição 1 (184,2 + 25,4; 176,4 + 28,8, respectivamente). As PC determinadas no modelo potência-1/tempo para as condições 1 e 2 foram significantemente maiores do que as determinadas no modelo trabalho-tempo, não existindo diferenças para a condição 3. Pode-se concluir que as cargas selecionadas e o modelo utilizado interferem na determinação da PC encontrada no ergômetro de braço, podendo interferir no tempo de exaustão durante o exercício submáximo realizado em cargas relativas a este índice.

Modelos lineares generalizados mistos na avaliação genética da prenhez precoce na raça Nelore

This study aimed to use the generalized linear models with probit and logit link function to evaluate early pregnancy, and to observe the effects on genetic variability and on sire selection when different ages are adopted in the definition of this trait. Early pregnancy was studied at 15 (EP15), and 21 (EP21) months. The analysis was done in R software. Pearson correlations (PC), between genetic predicted values and percentage of bulls in common considering only 10% of bulls with higher genetic values (TOP 10), between classification by logit and probit models and in each model among EP15 and EP21, were calculated. The heritability for EP15 and EP21 were close between models, except for EP15 using probit link function. PC and TOP10 among models were high. The Akaike and Bayesian criteria reported was similar between models. TOP10, considering the same model, among EP15-EP21 were moderated between EP15-EP21.

Aplicação de modelos lineares para análise de expressão gênica em experimentos de microarrays

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Modelos lineares de sistemas elétricos de potência: um estudo comparativo

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Uso de modelos lineares mistos na avaliação genética de escores visuais: estudo de simulação

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

Modelos lineares generalizados mistos e equações de estimação generalizadas para dados binário aplicados em anestesiologia veterinária

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelos lineares generalizados bayesianos para dados longitudinais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais

The main objective of this work was to evaluate the linear regression between spectral response and soybean yield in regional scale. In this study were monitored 36 municipalities from the west region of the states of Parana using five images of Landsat 5/TM during 2004/05 season. The spectral response was converted in physical values, apparent and surface reflectances, by radiometric transformation and atmospheric corrections and both used to calculate NDVI and GVI vegetation indices. Those ones were compared by multiple and simple regression with government official yield values (IBGE). Diagnostic processing method to identify influents values or collinearity was applied to the data too. The results showed that the mean surface reflectance value from all images was more correlated with yield than individual dates. Further, the multiple regressions using all dates and both vegetation indices gave better results than simple regression.

Ajuste de modelos estocásticos lineares e não-lineares para a descrição do perfil longitudinal de árvores

Os modelos polinomiais são mais difundidos no meio florestal brasileiro na descrição do perfil de árvores devido à sua facilidade de ajuste e precisão. O mesmo não ocorre com os modelos não-lineares, os quais possuem maior dificuldade de ajuste. Dentre os modelos não-lineares clássicos, na descrição do perfil, podem-se citar o de Gompertz, o Logístico e o de Weibull. Portanto, este estudo visou comparar os modelos lineares e não lineares para a descrição do perfil de árvores. As medidas de comparação foram o coeficiente de determinação (R²), o erro-padrão residual (s yx), o coeficiente de determinação corrigido (R²ajustado), o gráfico dos resíduos e a facilidade de ajuste. Os resultados ressaltaram que, dentre os modelos não-lineares, o que obteve melhor desempenho, de forma geral, foi o modelo Logístico, apesar de o modelo de Gompertz ser melhor em termos de erro-padrão residual. Nos modelos lineares, o polinômio proposto por Pires & Calegario foi superior aos demais. Ao comparar os modelos não-lineares com os lineares, o modelo Logístico foi melhor em razão, principalmente, do fato de o comportamento dos dados ser não-linear, à baixa correlação entre os parâmetros e à fácil interpretação deles, facilitando a convergência e o ajuste.

Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais

O trabalho teve o objetivo de avaliar modelos lineares de regressão entre resposta espectral e produtividade em soja, na escala regional. Para isso, foram monitorados 36 municípios do oeste do Paraná, utilizando cinco imagens do satélite Landsat 5/TM da safra de 2004/2005. Foram realizados os procedimentos de transformação radiométrica e correção atmosférica nas imagens, determinando valores físicos das refletâncias aparente e de superfície. Posteriormente, foram calculados os índices de vegetação NDVI e GVI, os quais, por meio de regressões lineares simples e múltiplas, compararam-se com as produtividades oficiais dos municípios, obtidas das estatísticas IBGE. Aplicou-se também uma análise de diagnóstico, para detectar pontos influentes e de colinearidade. Os resultados mostraram que a média dos valores de NDVI e GVI de todas as imagens foi mais bem relacionada com a produtividade do que para cada data separadamente. O uso de regressões múltiplas com os dois índices, em todas as datas, propiciou melhores resultados de relação com a produtividade.