Modelos hierárquicos bayesianos para estimação robusta e análise de dados censurados em melhoramento animal

Revista Brasileira de Zootecnia

Fernando Flores Cardoso²  Guilherme Jordão De Magalhães Rosa¹  Robert John Tempelman¹  Roberto Augusto De Almeida Torres Junior¹ 

[1] ,Embrapa Pecuária Sul/BagéBagé RS

关键词: análise robusta;    dados censurados;    dados extremos;    inferência bayesiana;    Bayesian inference;    censored data;    outliers;    robust analysis;   

DOI  :  10.1590/S1516-35982009001300009

来源: SciELO

【 摘 要 】

Dados extremos influenciados por fatores não considerados no modelo estatístico, podem enviesar as estimativas dos parâmetros e valores genéticos. Além disso, diversas características de importância econômica não seguem uma distribuição normal ou apresentam dados censurados. O objetivo deste trabalho é descrever e ilustrar a aplicação de modelos hierárquicos bayesianos para a detecção e mitigação de dados extremos e para análise de dados censurados. Primeiro, é apresentada a especificação tradicional do modelo animal em estágios hierárquicos sob o enfoque bayesiano, para dados não censurados com distribuição Normal. A seguir, esse modelo é generalizado pela introdução de uma variável de ponderação independente, que permite a especificação de densidades residuais de caudas longas da família de distribuições Normal/independente. Finalmente, para contemplar a análise de dados censurados, o modelo básico é ampliado pela inclusão de uma variável com distribuição normal truncada no limite inferior do valor observado da característica no momento da avaliação, para aqueles animais que ainda não completaram sua vida reprodutiva no momento da avaliação.

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