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Imputação múltipla:: comparação e eficiência em experimentos multiambientais (2012)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: SILVA, MARIA JOSEANE CRUZ DA - ESALQ
  • USP Schools: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LCE
  • Subjects: INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE (EXPERIMENTOS); MÉTODOS DE DECOMPOSIÇÃO; MÉTODOS MCMC
  • Keywords: Distribuições multivariadas; Imputação múltipla
  • Language: Português
  • Abstract: Em experimentos de genótipos ambiente são comuns à presença de valores ausentes, devido à quantidade insuficiente de genótipos para aplicação dificultando, por exemplo, o processo de recomendação de genótipos mais produtivos, pois para a aplicação da maioria das técnicas estatísticas multivariadas exigem uma matriz de dados completa. Desta forma, aplicam-se métodos que estimam os valores ausentes a partir dos dados disponíveis conhecidos como imputação de dados (simples e múltiplas), levando em consideração o padrão e o mecanismo de dados ausentes. O objetivo deste trabalho é avaliar a eficiência da imputação múltipla livre da distribuição (IMLD) (BERGAMO et al., 2008; BERGAMO, 2007) comparando-a com o método de imputação múltipla com Monte Carlo via cadeia de Markov (IMMCMC), na imputação de unidades ausentes presentes em experimentos de interação genótipo (25) ambiente (7). Estes dados são provenientes de um experimento aleatorizado em blocos com a cultura de Eucaluptus grandis (LAVORANTI, 2003), os quais foram feitas retiradas de porcentagens aleatoriamente (10%, 20%, 30%) e posteriormente imputadas pelos métodos considerados. Os resultados obtidos por cada método mostraram que, a eficiência relativa em ambas as porcentagens manteve-se acima de 90%, sendo menor para o ambiente (4) quando imputado com a IMLD. Para a medida geral de exatidão, a medida que ocorreu acréscimo de dados em falta, foi maior ao imputar os valores ausentes com a IMMCMC, já para o método IMLDestes valores variaram sendo menor a 20% de retirada aleatória. Dentre os resultados encontrados, é de suma importância considerar o fato de que o método IMMCMC considera a suposição de normalidade, já o método IMLD leva vantagem sobre este ponto, pois não considera restrição alguma sobre a distribuição dos dados nem sobre os mecanismos e padrões de ausência
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 19.07.2012
  • Acesso online ao documento

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    • ABNT

      SILVA, Maria Joseane Cruz da; DIAS, Carlos Tadeu dos Santos. Imputação múltipla:: comparação e eficiência em experimentos multiambientais. 2012.Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2012. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-08082012-143901/ >.
    • APA

      Silva, M. J. C. da, & Dias, C. T. dos S. (2012). Imputação múltipla:: comparação e eficiência em experimentos multiambientais. Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-08082012-143901/
    • NLM

      Silva MJC da, Dias CT dos S. Imputação múltipla:: comparação e eficiência em experimentos multiambientais [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-08082012-143901/
    • Vancouver

      Silva MJC da, Dias CT dos S. Imputação múltipla:: comparação e eficiência em experimentos multiambientais [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-08082012-143901/

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