Quando, em uma regressão múltipla, tem-se relações lineares ou quase colinearidade
entre as covariáveis ou, ainda, quando o número de covariáveis é maior
que o número de observações, o método dos Quadrados Mínimos Ordinários pode
não ser adequado. Neste contexto, o método dos Quadrados Mínimos Parciais
(PLS) tem se mostrado eficiente. O método consiste em obter a redução de dimensionalidade,
uma vez que a regressão é realizada em relação a componentes
relevantes. O método é abordado na literatura principalmente sob dois aspectos:
algorítmico e algébrico. Neste trabalho, uma abordagem geométrica, utilizando
projeções ortogonais, é apresentada no sentido de explicitar todas as etapas teóricas
e da construção do algoritmo PLS. No intuito de tornar o texto mais didático,
a abordagem geométrica também foi aplicada na teoria da Regressão em Componentes
Principais (PCR), uma vez que os métodos PLS e PCR são similares. Uma
rotina foi desenvolvida usando o software R, visando também a explicitar o passo
a passo da construção do algoritmo. Como em qualquer análise de redução de
dimensionalidade, um passo importante na aplicação do método PLS é a determinação
de um número ótimo de componentes. Para tal, foi apresentada a teoria de
Graus de Liberdade e o método de Validação Cruzada. Os métodos PCR e PLS,
além da regressão tradicional sem redução de dimensionalidade, foram aplicados
em uma análise de seleção genômica em suínos considerando um painel de marcadores
SNPs de baixa densidade e dois fenótipos relacionados com a qualidade
da carne.Tese apresentada à Universidade Federal
de Lavras, como parte das exigências do
Programa de Pós-Graduação em Estatística
e Experimentação Agropecuária, área de
concentração em Estatística e Experimentação
Agropecuária, para a obtenção do título
de Doutor
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