Análise comparativa dos algoritmos EM e SIMEX nos modelos lineares mistos aplicados ao análise de regressão com erros nas variáveis.
Zavala Zavala, Arturo Alejandro
#algoritmo SIMEX#modelos com erros nas variaveis#modelos lineares mistos
O objetivo deste trabalho é apresentar a eficiência dos estimadores quando são usados os algoritmos SIMEX e EM nos modelos de regressão lineares mistos com erros nas variáveis, numa primeira etapa apresentamos o análise do algoritmo SIMEX num modelo de regressão simples com a finalidade de ver seus vantagens, numa segunda etapa apresentamos o modelos de regressão linear misto sem erros nas variáveis com a finalidade de observar seus estimadores, numa terceira etapa consideramos os algoritmos SIMEX e EM num modelo de regressão linear misto com erros nas variáveis, observando os estimadores obtidos e comparando-los com aqueles obtidos no modelo de regressão linear misto sem erros nas variáveis, com a finalidade de ver se os estimadores obtidos com os dois algoritmos são razoáveis, fazendo também uma comparação entre os estimadores obtidos por ambos algoritmos. Os programas foram feitos no pacote OX para a obtenção das estimativas dos algoritmos propostos.
Métodos de diagnóstico para modelos lineares mistos; Diagnotics methods for linear mixed models.
Publicado em 04/03/2004 Português
#Alavancagem e influência local.#Linear mixed models#Modelos lineares mistos#residual and local influence.#resíduos
Muitos fenômenos podem ser representados por meio de modelos estatísticos de forma satisfatória. Para validar tais modelos é necessário verificar se as suposições envolvidas estão satisfeitas e se o modelo é sensível a pequenas perturbações; este é o objetivo da análise de diagnóstico. Neste trabalho apresentamos, discutimos e propomos técnicas de diagnóstico em modelos lineares mistos e as ilustramos com um exemplo prático.; Many phenomena can be represented through statistical models in a satisfactory way. To validate such models it is necessary to verify whether the assumptions are satisfied and whether the model is sensitive to small deviations; this constitutes the objective of diagnostic analysis. In this work we present, discuss and propose diagnostic techniques for mixed linear models and illustrate them with a practical example.
Modelos lineares mistos em dados longitudionais com o uso do pacote ASReml-R; Linear Mixed Models with longitudinal data using ASReml-R package
#Agricultural experiments#Análise de dados longitudinais#Applied statistics#Aviaries#Aviários#Estatística aplicada#Eucalipto#Eucalyptus#Experimentos agrícolas#Likelihood#Linear mixed models
Grande parte dos experimentos instalados atualmente é planejada para que sejam realizadas observações ao longo do tempo, ou em diferentes profundidades, enfim, tais experimentos geralmente contem um fator longitudinal. Uma maneira de se analisar esse tipo de conjunto de dados é utilizando modelos mistos, por meio da inclusão de fatores de efeito aleatório e, fazendo uso do método da máxima verossimilhança restrita (REML), podem ser estimados os componentes de variância associados a tais fatores com um menor viés. O pacote estatístico ASReml-R, muito eficiente no ajuste de modelos lineares mistos por possuir uma grande variedade de estruturas para as matrizes de variâncias e covariâncias já implementadas, apresenta o inconveniente de nao ter como objetos as matrizes de delineamento X e Z, nem as matrizes de variâncias e covariâncias D e , sendo estas de grande importância para a verificação das pressuposições do modelo. Este trabalho reuniu ferramentas que facilitam e fornecem passos para a construção de modelos baseados na aleatorização, tais como o diagrama de Hasse, o diagrama de aleatorização e a construção de modelos mistos incluindo fatores longitudinais. Sendo o vetor de resíduos condicionais e o vetor de parâmetros de efeitos aleatórios confundidos...
Estimação de parâmetros genéticos para características de crescimento, reprodução e categóricas em uma população de bovinos de corte compostos (Bos taurus x Box indicus) sob abordagem bayesiana e modelos lineares generalizados mistos; Estimation of genetic parameters for traits of growth, reproduction and categorical in a population of composite beef cattle (Bos taurus x Bos indicus) in Bayesian approach and generalized linear mixed models
#Bovinos de corte#Conformation#Estimation of Methods#Inferência bayesiana#Melhoramento Genético animal#Modelos lineares generalizados#Muscling#Músculos#Perímetro escrotal#Scrotal Circumference#Teoria de estimação
Os objetivos deste trabalho foram avaliar diferentes modelos de seleção com base nos efeitos aleatórios maternos considerados para características de crescimento e perímetro escrotal, estimar parâmetros genéticos para pesos do nascimento aos 12 meses (pesos ao nascer, a desmama e aos 12 meses de idade); perímetro escrotal aos 12 meses e correlações genéticas entre as características para bovinos compostos Montana Tropical, em análises uni, bicaracterísticas. Estimar parâmetros genéticos para as características categóricas de musculosidade, precocidade e conformação aos 12 meses em modelos uni e bicaracterísticas utilizando diferentes metodologias para análise (modelos mistos, modelos thresholds bayesianos e modelos lineares generalizados mistos) e compará-los. Nas análises feitas para as características de crescimento e perímetro escrotal os efeitos maternos influenciaram os pesos do nascimento aos 12 meses de idade. As estimativas de herdabilidade direta obtidas das análises bicaracterísticas foram superiores àquelas obtidas das análises unicaracterísticas e as estimativas pela análise bicaracterística para as herdabilidades foram 0,27 para peso ao nascer; 0,18 para peso à desmama; 0,20 para peso aos 12 meses; e 0...
Modelos lineares mistos para análise de dados longitudinais bivariados provenientes de ensaios agropecuários; Linear mixed models in the analysis bivariate longitudinal data from agricultural essays
#Armazenamento de produtos#Bivariate mixed models#Correlação#Correlation#Dados longitudinais#Heterogeneidade de variâncias#Heteroscedasticity#Longitudinal data#Modelos mistos bivariados#Product storage
Em estudos longitudinais, repetidas observações de uma mesma variável resposta são coletadas na mesma unidade experimental, em diferentes ocasiões. Como diferentes observações são realizadas na mesma unidade, espera-se que estas sejam correlacionadas, e que exista uma heterogeneidade de variâncias nas diferentes ocasiões. Dados longitudinais multivariados são obtidos quando um conjunto de diferentes variáveis respostas são mensuradas na mesma unidade experimental repetidas vezes ao longo do tempo; nesse caso, além da correlação entre observações realizadas na mesma unidade experimental, deve-se considerar também a correlação entre diferentes variáveis respostas. Uma forma de analisar dados longitudinais bivariados é empregar um modelo misto para cada uma das variáveis respostas e uni-los em um modelo misto bivariado especificando a distribuição conjunta para os efeitos aleatórios. As estimativas dos parâmetros desta distribuição comum podem ser usadas para avaliar a relação entre as diferentes respostas. Para exemplificar a utilização da técnica, foram utilizados dados de armazenamento de leite UAT. Os modelos lineares mistos bivariados foram ajustados por meio do software SAS e a análise gráfica foi realizada por meio do software R. Para seleção dos modelos empregou-se os Critérios de Informação de Akaike (AIC) e Bayesiano (BIC)...
Modelos lineares mistos para explicar a variabilidade espacial na análise conjunta de experimentos agronômicos; Linear mixed models to explain the spatial variability in joint analysis from agronomical essays
#Análise de grupos de experimentos#Análise de variância#Analysis of variance#Joint analysis from agronomical essays#Linear mixed models#Modelos lineares mistos#Produção de cana-de-açúcar#Spatial variability#Sugar cane production#Variabilidade espacial
O objetivo deste trabalho foi avaliar a incorporação de funções geoestatísticas na matriz de variâncias e covariâncias residual no estudo de modelos lineares mistos a partir de um grupo de quatro experimentos de cana-de-açúcar, conduzidos na Guatemala nos seguintes locais: fazenda Limones - usina açucareira Pantaleón (LP), fazenda Bálsamo - usina açucareira Pantaleón (BP), área 1 da fazenda Limones - usina Madre Tierra (MT1) e área 2 da fazenda Limones - usina Madre Tierra (MT2). A variável resposta de interesse foi a produção de cana-de-açúcar por hectare, o delineamento utilizado nos quatro locais foi o casualizado em blocos, com cinco repetições e os mesmos seis tratamentos referentes a diferentes dosagens de um biorregulador (estimulante de crescimento). Em princípio, foram ajustados e comparados diversos modelos alternando-se o efeito de blocos, ora considerado fixo, ora aleatório, e a estrutura da matriz de variâncias e covariâncias (R), segundo os modelos exponencial, gaussiano e esférico. Estes modelos foram comparados, e os que admitem estruturas de dependência espacial se destacaram estatisticamente como os melhores, a partir do critério de Akaike (AIC), sendo então selecionados os modelos BFExp (blocos de efeito fixo e função exponencial na matriz R) e BAExpH (blocos de efeito aleatório...
Modelos lineares mistos em estudos toxicológicos longitudinais; Linear mixed models in longitudinal toxicological studies
#Análise de dados longitudinais#Crescimento#Efeitos tóxicos#Filhotes de ratos#Ganho de peso#Growth#Hierarchical linear model#Longitudinal data analysis,Toxic effects#Modelo linear hierárquico#Modelo multiníveis#Modelos hierárquicos
Os modelos mistos são apropriados na análise de dados longitudinais, agrupados e hierárquicos, permitindo descrever e comparar os perfis médios de respostas, levando em conta a variabilidade e a correlação entre as unidades experimentais de um mesmo grupo e entre os valores observados na mesma unidade experimental ao longo do tempo, assim como a heterogeneidade das variâncias. Esses modelos possibilitam a análise de dados desbalanceados, incompletos ou irregulares com relação ao tempo. Neste trabalho, buscou-se mostrar a flexibilidade dos modelos lineares mistos e a sua importância na análise de dados toxicológicos longitudinais. Os modelos lineares mistos foram utilizados para analisar os efeitos de dose no ganho de peso de ratos adultos machos e fêmeas, em teste de toxicidade por doses repetidas e também os efeitos de fase de gestação e dose nos perfis de pesos de filhotes de ratas tratadas. Foram comparados os modelos lineares mistos de regressão polinomial de grau 3, spline e de regressão por partes, ambos com um único ponto de mudança na idade média de abertura dos olhos dos filhotes, buscando o mais apropriado para descrever o crescimento dos mesmos ao longo do período de amamentação. São apresentados os códigos escritos no SAS/STAT para a análise exploratória dos dados...
Estudo de simulação de modelos lineares mistos com distribuição normal contaminada no melhoramento genético animal
Pereira, Idalmo Garcia; Oliveira, Henrique Nunes de; Rosa, Guilherme Jordão de Magalhães
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 1304-1315
#componentes de variância#estimação robusta#inferência Bayesiana#valor genético#Bayesian inference#breeding value#robust estimation#variance components
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.; The objective of this study was to compare Gaussian and Robust linear mixed models for the estimation of variance components by REML and Gibbs Sampling, using data from fifty simulated populations consisting of 1,000 animals distributed in 5 generations. Two levels of fixed effect and three hypothetical phenotypic values for a trait...
Duitama, L.o.; Farah, M.m.; Utsunomiya, A.t.h.; Ono, R.k.; Pires, M.p.; Fonseca, R.
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 1139-1146
#gado de corte#parâmetros genéticos#software R#beef cattle#genetic parameters#software R
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES); This study aimed to evaluate the application of linear mixed models methodology using simulated data for trait visual scores, two population structures (with and without selection), two levels of heritability (0.1 and 0.4) and four levels of connectability (8, 20, 38 and 60%) were examined. Populations with and without selection consisted of 6,660 and 3,360 animals respectively, of which, the last in 2460 had score visual phenotypes. The scores were simulated with an underlying normal distribution from which intervals were defined corresponding to each category of the visual scores. The simulation process was performed in software R, to estimate genetic parameters and predict breeding values through software Wombat using animal model, considering models with and without fixed effects. The evaluation criteria were: the mean squared error (EQM) for heritability and Spearman correlations between true and predicted breeding values. Estimates of heritability showed close to the true value in scenarios without selection (0.084-0.101 and 0.367-0.389)...
Modelos lineares e não lineares de efeitos mistos para respostas censuradas usando as distribuições normal e t-Student multivariadas; Linear and nonlinear mixed-effects models with censored response using the multivariate normal and Student-t distributions
#Modelos lineares (Estatistica)#Modelos não lineares (Estatística)#Estimativa de parâmetro#Linear models (Statistics)#Nonlinear models (Statistics)#Parameter estimation
Modelos mistos são geralmente usados para representar dados longitudinais ou de medidas repetidas. Uma complicação adicional surge quando a resposta é censurada, por exemplo, devido aos limites de quantificação do ensaio utilizado. Distribuições normais para os efeitos aleatórios e os erros residuais são geralmente assumidas, mas tais pressupostos fazem as inferências vulneráveis, `a presença de outliers. Motivados por uma preocupação da sensibilidade para potenciais outliers ou dados com caudas mais pesadas do que a normal, pretendemos desenvolver nessa dissertação, inferência para modelos lineares e não lineares de efeito misto censurados (NLMEC / LMEC) com base na distribui ção t- Student multivariada, sendo uma alternativa flexível ao uso da distribuição normal correspondente. Propomos um algoritmo ECM para computar as estimativas de máxima verossimilhança para os NLMEC / LMEC. Este algoritmo utiliza expressões fechadas no passo-E, que se baseia em fórmulas para a média e a variância de uma distribui ção t-multivariada truncada. O algoritmo proposto é implementado, pacote tlmec do R. Também propomos aqui um algoritmo ECM exato para os modelos lineares e não lineares de efeito misto censurados...
Modelos lineares generalizados mistos multivariados para caracterização genética de doenças; Multivariate generalized linear mixed models for genetic characterization of diseases
#Modelos lineares generalizados#Inferencia estatistica#Genetica quantitativa#Generalized linear models#Statistical inference#Quantitative genetics
Os Modelos Lineares Generalizados Mistos (MLGM) são uma generalização natural dos Modelos Lineares Mistos (MLM) e dos Modelos Lineares Generalizados (MLG). A classe dos MLGM estende a suposição de normalidade dos dados permitindo o uso de várias outras distribuições bem como acomoda a superdispersão frequentemente observada e também a correlação existente entre observações em estudos longitudiais ou com medidas repetidas. Entretanto, a teoria de verossimilhança para MLGM não é imediata uma vez que a função de verossimilhança marginal não possui forma fechada e envolve integrais de alta dimensão. Para solucionar este problema, diversas metodologias foram propostas na literatura, desde técnicas clássicas como quadraturas numéricas, por exemplo, até métodos sofisticados envolvendo algoritmo EM, métodos MCMC e quase-verossimilhança penalizada. Tais metodologias possuem vantagens e desvantagens que devem ser avaliadas em cada tipo de problema. Neste trabalho, o método de quase-verossimilhança penalizada (cite{breslow1993approximate}) foi utilizado para modelar dados de ocorrência de doença em uma população de vacas leiteiras pois demonstrou ser robusto aos problemas encontrados na teoria de verossimilhança deste conjunto de dados. Além disto...
Calegario,Natalino; Daniels,Richard F.; Souza,Agostinho Lopes; Maestri,Romualdo
#Modelos mistos em multiníveis#Eucalyptus#autocorrelação#heteroscedasticidade
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.
Duitama,L.O.; Farah,M.M.; Utsunomiya,A.T.H.; Ono,R.K.; Pires,M.P.; Fonseca,R.
#gado de corte#parâmetros genéticos#software R
Objetivou-se avaliar a aplicação da metodologia de modelos lineares mistos em características de escores visuais por meio de simulação, considerando-se duas estruturas populacionais (com e sem seleção), dois níveis de herdabilidade (0,1 e 0,4) e quatro níveis de conectabilidade (8, 20, 38 e 60%). As populações com e sem seleção estavam constituídas por 6660 e 3360 animais, respectivamente, dos quais os últimos 2460 animais tinham fenótipo para o escore visual. Assumiu-se uma variável contínua adjacente ao escore visual, a partir da qual foram definidos os intervalos correspondentes a cada categoria de escore visual. O processo de simulação foi feito por meio do software R, e a estimação de parâmetros e predição de valores genéticos pelo software Wombat, sob modelo animal, considerando-se modelos com e sem efeitos fixos. Os critérios de avaliação foram: o erro quadrático médio (EQM) para a herdabilidade e as correlações de Spearman entre os valores genéticos verdadeiros e preditos. As estimativas da herdabilidade apresentaram-se próximas do valor verdadeiro nos cenários sem seleção (0...
Pereira,Idalmo Garcia; Oliveira,Henrique Nunes de; Rosa,Guilherme Jordão de Magalhães
#componentes de variância#estimação robusta#inferência Bayesiana#valor genético
Modelos lineares mistos: estruturas de matrizes de variâncias e covariâncias e seleção de modelos.; Mixed linear models: structures of matrix of variances and covariances and selection of models.
Camarinha Filho, Jomar Antonio
Publicado em 27/09/2002 Português
#análise de variância#analysis of variance#applied statistics#estatística aplicada#likelihood#linear models#modelos lineares#verossimilhança
É muito comum encontrar nas áreas agronômica e biológica experimentos cujas observações são correlacionadas. Porém, tais correlações, em tese, podem estar associadas às parcelas ou às subparcelas, dependendo do plano experimental adotado. Além disso, a metodologia de modelos lineares mistos vem sendo utilizada com mais freqüência, principalmente após os trabalhos de Searle (1988), Searle at al. (1992), Wolfinger (1993b) entre outros. O sucesso do procedimento de modelagem está fortemente associado ao exame dos efeitos aleatórios que devem permanecer no modelo e na possibilidade de se introduzir, no modelo, estruturas de variâncias e covariâncias das variáveis aleatórias que, para o modelo linear misto, podem estar inseridas no resíduo e, também, na parte aleatória associada ao fator aleatório conhecido. Nesse contexto, o Teste da Razão de Verossimilhança e o Critério de Akaike podem auxiliar na tarefa de escolha do modelo mais apropriado para análise dos dados, além de permitir verificar que escolhas de modelos inadequadas acarretam em conclusões divergentes em relação aos efeitos fixos do modelo. Com o desenvolvimento do Proc Mixed do SAS (Littel at al. 1996), utilizado neste trabalho, a análise desses experimentos...
Modelos longitudinais mistos com correlação serial nos erros
Publicado em 20/10/1994 Português
#Modelos lineares (Estatistica)#Estudos longitudinais#Estimativa de parametro
O presente trabalho apresenta alguns modelos lineares para dados longitudinais observados no tempo, enfocando-se o modelo de efeitos mistos. A matriz de covariância associada a esse modelo pode ser representada de forma estruturada. O interesse do trabalho é estudar formas da matriz de covariância que requerem poucos parâmetros a serem estimados (parcimoniosidade). Como os dados são observados ao longo do tempo, uma forma de parametrização parcimoniosa pode ser obtida através de estruturas de correlação temporal nos erros ou nos efeitos aleatórios. Apesar das variedades de estruturas temporais existentes, o que nos interessa estudar são estruturas simples como o AR( 1) e algumas variações, pois, em séries curtas, essas estruturas simples podem ser aproximações razoáveis de estruturas mais complexas. Discute-se também algumas questões sobre o problema da escolha do modelo adequado e alguns critérios de seleção do modelo. Essencialmente, a abordagem de estimação dos parâmetros do modelo de efeitos mistos é via máxima verossimilhança (MV) e MV restringi da. Para o cálculo numérico das estimativas, alguns algo ritmos numéricos são apresentados brevemente como o método de Newton-Raphson e o filtro de Kalman (este último é um algo ritmo útil para o cálculo da verossimilhança e das predições dos efeitos aleatórios). Algumas técnicas de diagnóstico são apresentadas como...