Análise de covariância linear para ensaios cm um fator considerando um regressão linear especifica para cada tratamento
Neste trabalho, considerou-se o caso da análise de covariância linear para ensaios com um fator levando-se em conta urna equação de regressão linear específica para cada tratamento. Para tanto, adotou-se o modelo estatístico (descrito na dissertação). Com base neste modelo, foram determinados: o sis...
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Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
1987
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ndltd-usp.br-oai-teses.usp.br-tde-20190821-1202062019-08-23T04:44:37Z Análise de covariância linear para ensaios cm um fator considerando um regressão linear especifica para cada tratamento Linear covariance analysis for experiments with one factor considering a specific linear regression for each treatment Luna, João Gil de ANÁLISE DE COVARIÂNCIA REGRESSÃO LINEAR Neste trabalho, considerou-se o caso da análise de covariância linear para ensaios com um fator levando-se em conta urna equação de regressão linear específica para cada tratamento. Para tanto, adotou-se o modelo estatístico (descrito na dissertação). Com base neste modelo, foram determinados: o sistema de equações normais; as estimativas dos parâmetros envolvidos no modelo; a matriz de dispersão para as estimadores dos coeficientes de regressão covariante; os componentes de variância para os efeitos considerados fixos do modelo; os critérios para os testes das hipóteses de nulidade para efeito de regressão covariante, homogeneidade dos coeficientes de regressão e efeitos ajustados dos·tratamentos; como também, os critérios para cornparações múltiplas pelo métodos de TUKEY·e teste t com base nas funç6es lineares estimáveis para efeitos dos tratamentos. This paper refers to the linear covariance analysis for experiments with one factor when these have different linear regression equations within the treatments. Under these circunstances the following intes were determined; the normal equations system; the estimates of the envolved parameters in the model; the dispersion matrix for the estimates of the covariant regression coefficient; the variance components for the effects considered fixed in the model; the criteria for the null hypothesis test for covariants regression effects, the homogenity of the regression coefficients and the effects adjusted to the treatments; likewise the criteria for the multiple comparations Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Campos, Humberto de 1987-04-10 Dissertação de Mestrado application/pdf http://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20190821-120206/ pt Liberar o conteúdo para acesso público. |
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ANÁLISE DE COVARIÂNCIA REGRESSÃO LINEAR Luna, João Gil de Análise de covariância linear para ensaios cm um fator considerando um regressão linear especifica para cada tratamento |
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Neste trabalho, considerou-se o caso da análise de covariância linear para ensaios com um fator levando-se em conta urna equação de regressão linear específica para cada tratamento. Para tanto, adotou-se o modelo estatístico (descrito na dissertação). Com base neste modelo, foram determinados: o sistema de equações normais; as estimativas dos parâmetros envolvidos no modelo; a matriz de dispersão para as estimadores dos coeficientes de regressão covariante; os componentes de variância para os efeitos considerados fixos do modelo; os critérios para os testes das hipóteses de nulidade para efeito de regressão covariante, homogeneidade dos coeficientes de regressão e efeitos ajustados dos·tratamentos; como também, os critérios para cornparações múltiplas pelo métodos de TUKEY·e teste t com base nas funç6es lineares estimáveis para efeitos dos tratamentos. === This paper refers to the linear covariance analysis for experiments with one factor when these have different linear regression equations within the treatments. Under these circunstances the following intes were determined; the normal equations system; the estimates of the envolved parameters in the model; the dispersion matrix for the estimates of the covariant regression coefficient; the variance components for the effects considered fixed in the model; the criteria for the null hypothesis test for covariants regression effects, the homogenity of the regression coefficients and the effects adjusted to the treatments; likewise the criteria for the multiple comparations |
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