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Use of generalized additive mixed models in the comparison of mortar types in different configurations
- Source :
- Research, Society and Development; Vol. 11 No. 6; e31011629160, Research, Society and Development; Vol. 11 Núm. 6; e31011629160, Research, Society and Development; v. 11 n. 6; e31011629160, Research, Society and Development, Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI), instacron:UNIFEI
- Publication Year :
- 2022
- Publisher :
- Research, Society and Development, 2022.
-
Abstract
- Generalized additive mixed models (GAMM) are useful when the nature of the data is longitudinal, which include the nonlinearity of the individual trajectories of the subjects, associating these with the assumption of the existence of random effects for each individual. In these models it is possible to rewrite the predictor as a sum of smooth nonparametric functions and then use the smooth technique P-spline. Thus, using the generalized additive mixed models with P-splines, this article aims to verify the impact of the types of mortars and the concentration levels of an additive content on the evolution of mortar weight contained in specimens over time, verifying possible differences between combinations of types and concentration. In relation to the results, it was observed through the analyzes that there were significant differences in the estimated curves of the weight evolution in both types of mortar, concluding that the matured mortar has a water absorption speed by capillarity higher than dry mortar. All the necessary assumptions for the validity of the model have been satisfied. Los modelos aditivos generalizados mixtos (GAMM) son útiles cuando la naturaleza de los datos es longitudinal, que incluyen la no linealidad de las trayectorias individuales de los sujetos, asociándolas a la suposición de la existencia de efectos aleatorios para cada individuo. En estos modelos es posible reescribir el predictor como una suma de funciones no paramétricas suaves y luego usar la técnica suave P-spline. Así, utilizando los modelos mixtos aditivos generalizados con P-splines, este artículo tiene como objetivo verificar el impacto de los tipos de morteros y los niveles de concentración de un contenido de aditivo en la evolución del peso del mortero contenido en las muestras a lo largo del tiempo, verificando posibles diferencias entre combinaciones. de tipos y concentración. En relación a los resultados, se observó a través de los análisis que existían diferencias significativas en las curvas estimadas de evolución del peso en ambos tipos de mortero, concluyendo que el mortero madurado tiene una velocidad de absorción de agua por capilaridad superior al mortero seco. Se han satisfecho todos los supuestos necesarios para la validez del modelo. Os modelos aditivos generalizados mistos (GAMM) são úteis quando a natureza dos dados é longitudinal, que inclui a não linearidade das trajetórias individuais dos sujeitos, associando-as à suposição da existência de efeitos aleatórios para cada indivíduo. Nesses modelos é possível reescrever o preditor como uma soma de funções não paramétricas suaves e então usar a técnica de suavização P-spline. Assim, utilizando os modelos mistos aditivos generalizados com P-splines, este artigo tem como objetivo verificar o impacto dos tipos de argamassas e dos níveis de concentração de um teor de aditivo na evolução do peso da argamassa contida nos corpos de prova ao longo do tempo, verificando possíveis diferenças entre combinações de tipos e concentração. Em relação aos resultados, observou-se através das análises que houve diferenças significativas nas curvas estimadas da evolução de massa nos dois tipos de argamassa, concluindo que a argamassa maturada possui uma velocidade de absorção de água por capilaridade superior à argamassa seca. Todas as suposições necessárias para a validade do modelo foram satisfeitas.
- Subjects :
- Modelos aditivos generalizados mixtos
Longitudinal data
Regresión no paramétrica
Modelos aditivos generalizados mistos
General Earth and Planetary Sciences
Datos longitudinales
Nonparametric regression
Regressão não paramétrica
P-splines
Generalized additive mixed models
General Environmental Science
Dados longitudinais
Subjects
Details
- Language :
- English
- ISSN :
- 25253409
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Research, Society and Development; Vol. 11 No. 6; e31011629160, Research, Society and Development; Vol. 11 Núm. 6; e31011629160, Research, Society and Development; v. 11 n. 6; e31011629160, Research, Society and Development, Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI), instacron:UNIFEI
- Accession number :
- edsair.doi.dedup.....f9b2a00c9d3df7b17f219f202c851803