<b>Modeling asymmetric compositional data<b>

Authors

  • Ana Beatriz Tozzo Martins Universidade Estadual de Maringá
  • Vanderly Janeiro Universidade Estadual de Maringá
  • Terezinha Aparecida Guedes Universidade Estadual de Maringá
  • Robson Marcelo Rossi Universidade Estadual de Maringá
  • Antônio Carlos Andrade Gonçalves Universidade Estadual de Maringá

DOI:

https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v36i2.20626

Keywords:

compositional data, skew-normal distribution, parameter estimation

Abstract

Compositional data belong to the simplex sample space, but they are transformed to the sample space of the real numbers using the additive log-ratio transformation to allow the application of standard statistical techniques. This study aims to model compositional skewed data of three soil components after additive log-ratio transformation. The current modeling was done for compositional data of sand, silt and clay (simplex), and bivariate data (real) using the standard skew theory with and without the inclusion of the covariate soil porosity. The analyses were run using the R statistical software and the package sn, and the goodness-of-fit was found after applying the covariate.

 

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Author Biographies

Ana Beatriz Tozzo Martins, Universidade Estadual de Maringá

Possui graduação em Matemática pela Universidade Estadual de Maringá (1988), especialização em Matemática pela Universidade Estadual de Maringá (1990), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (1992), doutorado em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná (2010). Professora da Universidade Estadual de Maringá desde 1993.

Vanderly Janeiro, Universidade Estadual de Maringá

Possui graduação em Matemática pela Universidade Estadual de Maringá (1995) , mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2000) e doutorado em Estatí­stica e Experimentação Agronômica pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (2010) . Atualmente é Professor assistente da Universidade Estadual de Maringá.

Terezinha Aparecida Guedes, Universidade Estadual de Maringá

Graduada em Matemática pela Universidade Estadual de Maringá (1981), mestrado em Estatí­stica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1985) e doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (1996). Atualmente é professor titular da Universidade Estadual de Maringá. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatí­stica, com ênfase em Planejamento de Experimentos.

Robson Marcelo Rossi, Universidade Estadual de Maringá

Graduado em Matemática pela Universidade Estadual de Maringá (1995), especialista em Estatí­stica Aplicada pela mesma instituição (1997), mestre em Estatí­stica pela Universidade Federal de São Carlos (2001), doutor em Zootecnia - Írea: Produção Animal, sub-área: Melhoramento Genético pela Universidade Estadual de Maringá (2008). Professor TIDE do Departamento de Estatí­stica da Universidade Estadual de Maringá desde 2002. Integrante do corpo docente dos programas de pós-graduação de Estatí­stica, Zootecnia e Enfermagem. Atua principalmente nas áreas de Bioestatí­stica, Modelagem Estatí­stica e na Análise de dados com ênfase em Inferência Bayesiana.

Antônio Carlos Andrade Gonçalves, Universidade Estadual de Maringá

Possui graduação em Engenharia Agrí­cola pela Universidade Federal de Viçosa (1984), mestrado em Engenharia Agrí­cola pela Universidade Federal de Viçosa (1987) e doutorado em Agronomia pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (1997). Atualmente é professor adjunto da Universidade Estadual de Maringá (UEM), na área de engenharia de água e solo e irrigação e drenagem, nas quais concentra suas linhas de pesquisa. Também tem desenvolvido trabalhos relacionados com irrigação de precisão, variabilidade espacial e geoestatí­stica. Atua como revisor de diversos periódicos cientí­ficos, é editor de área da revista Engenharia Agrí­cola - SBEA e atua como tutor do grupo PET/Agronomia da UEM.

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Published

2014-04-04

How to Cite

Martins, A. B. T., Janeiro, V., Guedes, T. A., Rossi, R. M., & Gonçalves, A. C. A. (2014). <b>Modeling asymmetric compositional data<b>. Acta Scientiarum. Technology, 36(2), 307–313. https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v36i2.20626

Issue

Vol. 36 No. 2 (2014)

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