Implementação em R de modelos de regressão binária com ligação paramétrica

Abstract

Gostaria de agradecer a meus pais Sylvio José Pereira dos Santos e Maria Cristina dos Santos pelo apoio e por não me deixarem desistir. Um agradecimento especial para minha querida Patricia Schlithler da Fonseca Cardoso pelo carinho, paciência e revisão de texto. Não posso deixar de agradecer meu orientador Prof. Dr. Carlos Alberto de Bragança Pereira e ao Prof. Dr. Adriano Polpo de Campos pelas contribuições valiosas para o trabalho. Por fim, agradeço ao CNPq pelo auxílio financeiro durante o período do mestrado. i Palavras-chave: dados binários, modelos lineares generalizados, função de ligação.

Tamanho da parcela experimental, atributos morfológicos e modelagem do crescimento de mudas de espécies arbóreas nativas da Mata Atlântica em resposta a substratos e microrganismos simbiontes

“…As equações geradas nos melhores modelos foram comparadas pelo teste de identidade de modelos (Santos et al, 2017), avaliando-se a existência de igualdade dos parâmetros para um par de tratamentos na mesma espécie e atributo morfológico. Para o teste de identidade de modelos, realizou-se a escolha do modelo que, em termos gerais, melhor se ajustou para a espécie vegetal, em cada atributo morfológico estudado.…”

“…Ao se realizar uma análise de regressão, torna-se desejável compreender se um conjunto de equações ajustadas são iguais e podem ser substituídas por uma única equação, o que pode ser avaliado por meio do teste de identidade dos modelos. Diversos métodos já foram descritos na literatura para esse fim em modelos de regressão polinomial ortogonal (Regazzi, 1993), modelos lineares (Santos et al, 2017) e não lineares em experimento em delineamento inteiramente casualizados (Regazzi e Silva, 2004) e em blocos casualizados (Regazzi e Silva, 2010).…”