Revista: | Scientia agricola |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000284405 |
ISSN: | 0103-9016 |
Autores: | Marcelino, Sandra Denisen do Rocio1 Iemma, Antonio Francisco |
Instituciones: | 1Universidade de Sao Paulo, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", Piracicaba, Sao Paulo. Brasil |
Año: | 2000 |
Periodo: | Oct-Dic |
Volumen: | 57 |
Número: | 4 |
Paginación: | 643-652 |
País: | Brasil |
Idioma: | Portugués |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Analítico |
Resumen en inglés | Scientists have been giving especial attention to the estimation of variance components in mixed models in the last decades. Consequently several estimation methods have been proposed, what makes the choice of one among them difficult. Aiming to subsidize users of estimation methods of variance components in unbalanced mixed models, aiming to make a better choice in obtaining these estimatives this paper presents, using numerical examples, the main methods of estimation. It also helps beginners with the introductory concepts they need to use the PROC MIXED programfrom the SAS Statistical system, to obtain the estimatives of variance components trough the available methods there presented, considering the occurence of different matrices of variance and covariance |
Resumen en portugués | A estimação dos componentes de variância em modelos mistos tem merecido, nas últimas décadas, atenção especial dos pesquisadores. Sendo assim, vários métodos de estimação têm sido propostos, e diante de tal disponibilidade, escolher um deles pode não ser uma questão trivial. Nesse contexto, buscando fornecer aos usuários dos métodos de estimação de componentes de variância em modelos mistos desbalanceados, subsídios para uma opção tão confortável quanto possível do método mais adequado para a obtenção das estimativas, em suas pesquisas, o presente artigo apresenta, com ilustrações numéricas, os principais métodos de estimação. Ademais, apresenta, aos usuários não iniciados, conceitos introdutórios necessários para a utilização do PROC MIXED do Sistema Estatístico SAS, na obtenção das estimativas dos componentes de variância através dos métodos ali disponíveis, considerando a ocorrência de diferentes matrizes de variâncias e covariâncias |
Disciplinas: | Agrociencias |
Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Modelos mixtos, Análisis de varianza, Componentes de varianza |
Keyword: | Agricultural sciences, Variance components, Mixed models, Variance analysis, Applied mathematics |
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