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mestrado:ideias_iniciais [2007/01/17 15:56] – luzianemestrado:ideias_iniciais [2007/02/22 14:38] (atual) – luziane
Linha 3: Linha 3:
 === Alguns Dizeres === === Alguns Dizeres ===
  
-  * Trabalhar com dados de Morte Súbita em Citrus (MSC), uma doença em plantas cítricas pouco conhecida,  +  * Trabalhar com dados de Morte Súbita dos Citros (MSC), uma doença em plantas cítricas pouco conhecida,  
-nos levou a   modelagem dos dados usando o modelo autologístico.+nos levou a modelagem dos dados usando o modelo autologístico.
  
   * O modelo autologístico é comumente utilizado na análise de dados binários com depêndencia espacial,    * O modelo autologístico é comumente utilizado na análise de dados binários com depêndencia espacial, 
 foi estudado por diversos autores, desde Besag (1972). foi estudado por diversos autores, desde Besag (1972).
  
-  * Os dados analisados são avaliações feitas em um talhão de laranjeiras em 12 diferentes períodos de tempo. +  * A incidência da doença (MSC) foi avaliada em 12 diferentes períodos de tempo. 
-Com este tipo de dado, além da dependência espacial, pode-se capturar a dependência temporal da doença +Este tipo de dado, permite estudar, além da dependência espacial, a dependência temporal da doença 
 nas plantas. nas plantas.
  
Linha 18: Linha 18:
 incidência da doença MSC na citricultura brasileira, a pesquisa tem incidência da doença MSC na citricultura brasileira, a pesquisa tem
 por objetivos: por objetivos:
-  - Fazer uma revisão de literatura sobre o modelo autologístico, comumente+ 
 + - Fazer uma revisão de literatura sobre o modelo autologístico, comumente
 utilizado na modelagem de doenças de plantas; utilizado na modelagem de doenças de plantas;
  
-  - Ajustar o modelo autologístico a um conjunto de dados de citrus+ - Ajustar o modelo autologístico a um conjunto de dados de citros
 com incidência de MSC; com incidência de MSC;
  
-  - Comparar diferentes métodos de estimação dos parâmetros (Pseudo-Verossimilhança,+ - Comparar diferentes métodos de estimação dos parâmetros (Pseudo-Verossimilhança,
  Método de Monte Carlo e Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov);  Método de Monte Carlo e Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov);
  
-  - Propor uma extensão do modelo na dimensão temporal dos dados.+ - Propor uma extensão do modelo na dimensão temporal dos dados.
 As diversas avaliações coletadas em períodos de tempo diferentes podem As diversas avaliações coletadas em períodos de tempo diferentes podem
 apresentar informações adicionais que o modelo usual não considera; apresentar informações adicionais que o modelo usual não considera;
  
-  - Fazer a implementação da metodologia de estimação do modelo no+ - Fazer a implementação da metodologia de estimação do modelo no
 // software// estatístico R. Usar as funções adicionadas // software// estatístico R. Usar as funções adicionadas
 no pacote Rcitrus, disponível para // download// em no pacote Rcitrus, disponível para // download// em
 http://www.est.ufpr.br/Rcitrus. http://www.est.ufpr.br/Rcitrus.

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