Simulação de dados visando à estimação de componentes de variância e coeficientes de herdabilidade
A meta principal desse trabalho foi comparar métodos de estimação para coeficientes de herdabilidade para os modelos inteiramente ao acaso e em blocos casualizados. Para os dois casos foram utilizadas as definições de coeficiente de herdabilidade (h2) no sentido restrito, dadas respectivamente, por...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2006 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-04052006-162404 |
| Acesso em linha: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04052006-162404/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | análise de variância analysis of variance componente de variância estimation theory herdabilidade heritability likelihood simulação estatística statistical - simulation teoria da estimação variance components verossimilhança |
| Resumo: | A meta principal desse trabalho foi comparar métodos de estimação para coeficientes de herdabilidade para os modelos inteiramente ao acaso e em blocos casualizados. Para os dois casos foram utilizadas as definições de coeficiente de herdabilidade (h2) no sentido restrito, dadas respectivamente, por h2=4 σ2t/(σ2+σ2t) e h2=4 σ2t/(σ2+σ2t+σ2b). . Portanto, é preciso estimar os componentes de variância relativos ao erro experimental (σ2) e ao efeito de tratamentos (σ2t) quando se deseja estimar h2 para o modelo inteiramente ao acaso. Para o modelo para blocos casualizados, além de estimar os últimos dois componentes, é necessário estimar o componente de variância relativo ao efeito de blocos (σ2b). Para atingir a meta estabelecida, partiu-se de um conjunto de dados cujo coeficiente de herdabilidade é conhecido, o que foi feito através da simulação de dados. Foram comparados dois métodos de estimação, o método da análise da variância e método da máxima verossimilhança. Foram feitas 80 simulações, 40 para cada ensaio. Para os dois modelos, as 40 simulações foram divididas em 4 casos contendo 10 simulações. Cada caso considerou um valor distinto para h2, esses foram: h2=0,10; 0,20; 0,30 e 0,40; para cada um desses casos foram fixados 10 valores distintos para o σ2, a saber: σ2=10; 20; 30; 40; 50; 60; 70; 80; 90; 100. Os valores relativos ao σ2 foram encontrados através da equação dada para os coeficientes de herdabilidade, sendo que, para o modelo em blocos casualizados, foi fixado σ2b=20 para todas os 40 casos. Após realizadas as 80 simulações, cada uma obtendo 1000 conjunto de dados, e por conseqüência 1000 estimativas para cada componente de variância e coeficiente de herdabilidade relativos a cada um dos casos, foram obtidas estatísticas descritivas e histogramas de cada conjunto de 1000 estimativas. A comparação dos métodos foi feita através da comparação dessas estatísticas descritivas e histogramas, tendo como referência os valores dos parâmetros utilizados nas simulações. Para ambos os modelos observou-se que os dois métodos se aproximam quanto a estimação de σ2. Para o delineamento inteiramente casualizado, o método da máxima verossimilhança forneceu estimativas que, em média, subestimaram os valores de σ2t, e por conseqüência, tendem a superestimar o h2, o que não acontece para o método da análise da variância. Para o modelo em blocos casualizados, ambos os métodos se assemelham, também, quanto à estimação de σ2t, porém o método da máxima verossimilhança fornece estimativas que tendem a subestimar o σ2b, e e por conseqüência, tendem a superestimar o h2, o que não acontece para o método da análise da variância. Logo, o método da análise da variância se mostrou mais confiável quando se objetiva estimar componentes de variância e coeficientes de herdabilidade para ambos os modelos considerados. |
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