PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ESTATÍSTICA E EXPERIMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA Versão em Inglês Versão em Espanhol Versão em Francês

Telefone/Ramal: (35) 3829-5195/5195
E-mail: posgrad_si.icet@ufla.br
Notícias

Banca de QUALIFICAÇÃO: ELPÍDIO ANA ALBERTO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ELPÍDIO ANA ALBERTO
DATA: 06/07/2026
HORA: 09:00
LOCAL: https://meet.google.com/utp-ptrt-wzq
TÍTULO:

COMPARAÇÃO DE MÉTODOS E SOFTWARES PARA ANÁLISE DE EXPERIMENTOS DE CAMPO COM DEPENDÊNCIA ESPACIAL


PALAVRAS-CHAVES:

Análise de Variância; dependência espacial; experimentos de campo; modelos espaciais.


PÁGINAS: 38
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Agronomia
RESUMO:

Embora existam diversos modelos que consideram a dependência espacial na análise de dados coletados em experimentos de campo, como SAR, CAR, modelos geoestatísticos e AR1×AR1, a sua implementação varia significativamente entre os softwares estatísticos utilizados na experimentação agropecuária. O R se destaca por oferecer uma maior diversidade de abordagens para modelagem espacial, enquanto softwares tradicionais, como o SAS, concentram-se principalmente em estruturas de covariância espacial dentro de modelos mistos. Essa disparidade evidencia a importância de compreender as limitações impostas pelas ferramentas disponíveis e suas implicações na análise de experimentos agrícolas. Diante disso, a presente dissertação concentra-se na avaliação da dependência espacial em experimentos de campo, com ênfase na comparação de diferentes modelos e estruturas de covariância implementados nos softwares R e SAS. O objetivo principal é identificar as diferenças de desempenho e limitações das ferramentas disponíveis, de modo a orientar a escolha de abordagens adequadas para análises estatísticas de experimentos agrícolas com variabilidade espacial. O estudo será conduzido considerando experimentos instalados segundo os delineamentos inteiramente casualizado, em blocos casualizados e em quadrado latino, utilizando dados simulados. Os parâmetros dos modelos serão estimados pelo método da máxima verossimilhança, e a comparação entre modelos será realizada utilizando os critérios de Akaike (AIC) e Bayesiano (BIC).


MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - DIOGO FRANCISCO ROSSONI - UEM (Suplente)
Externo à Instituição - ELIAS SILVA DE MEDEIROS - FUFGD (Membro)
Interno - LUIZ OTAVIO DE OLIVEIRA PALA (Membro)
Presidente - RENATO RIBEIRO DE LIMA (Membro)
Notícia cadastrada em: 17/06/2026 10:04
SIGAA | DGTI - Diretoria de Gestão de Tecnologia da Informação - Contatos (abre nova janela): https://ufla.br/contato | © UFLA | appserver4.srv4inst1 17/06/2026 18:12