01826naa a2200205 a 450000100080000000500110000800800410001910000170006024501860007726000090026352010090027265300230128165300300130465300320133470000190136670000230138570000180140870000270142677301670145311231092015-02-25       2014    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aROCHA, E. B.  aAplica????o dos modelos lineares generalizados na an??lise do n??mero de est??matos em coentro (Coriandrum sativum L.)bestima????o bayesiana utilizando INLA.h[electronic resource]  c2014  aA produ????o de coentro est?? associada com o n??mero de est??matos nas faces abaxial e adaxial. Os est??matos s??o estruturas celulares respons??veis pela realiza????o de trocas gasosas na  planta, de maneira que a contagem de est??matos ?? de grande import??ncia, pois tem rela????o direta com a fotoss??ntese na planta, assim como na fixa????o de carbono e, consequentemente,  na produtividade. Para a analise do n??mero de est??matos em coentro considerou-se o ajuste dos Modelos Gaussianos Latentes (MGL), que formam uma rica classe de modelos de regress??o de estrutura aditiva. Um caso particular dos MGL, s??o os Modelos Lineares Generalizados (MLG). O modelo de regress??o de Poisson ?? um caso de MLG largamente empregado para analisar dados de ocorr??ncias de um evento de interesse, por unidade de tempo, comprimento, ??rea ou volume.  Neste trabalho foi exemplificado o ganho computacional utilizando o INLA sobre o MCMC, no ajuste de modelos lineares generalizados, para o ajuste bayesiano.  aAn??lise Bayesiana  adistribui????o de Poisson  aModelos Gaussianos Latentes1 aLEANDRO, R. A.1 aDEMETRIO, C. G. B.1 aWERNER, S. S.1 aRIBEIRO J??NIOR, P. J.  tIn: REUNI??O ANUAL DA REGIONAL BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 59.., 2014, Ouro Preto. Anais... Ouro Preto: Editora da UFOP, 2014. p. 212-216.