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| Santana,Denise Garcia de; Iemma,Antonio Francisco. |
| Em situações experimentais, não raro, o pesquisador depara-se com a impossibilidade de planejar experimentos balanceados. Um grave problema surge imediatamente, no tocante à interpretação das hipóteses testadas através dos sistemas estatísticos, principalmente quando há vários fatores envolvidos e se faz presente um alto grau de desbalanceamento. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi o estudo das funções estimáveis e das hipóteses testáveis em delineamentos ortogonais e parcialmente ortogonais com três fatores, à luz do procedimento GLM do sistema estatístico SAS. Os efeitos principais para os quais o subespaço gerado é ortogonal a cada outro subespaço inerente aos demais fatores são estimáveis e, portanto, as hipóteses correspondentes são testáveis... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Ortogonalidade; Ortogonalidade parcial; Estimabilidade. |
| Ano: 2002 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162002000200014 |
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| Marcelino,Sandra Denisen do Rocio; Iemma,Antonio Francisco. |
| 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... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: PROC MIXED; SAS; Componentes de variância; Modelo misto. |
| Ano: 2000 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162000000400008 |
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