Modelos não lineares generalizados aplicados na predição da área basal e volume de Eucalyptus clonal

Fuente: Redalyc
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Main Author: Samuel de Pádua Chaves e Carvalho
Format: Artículo científico
Language:pt
Published: Universidade Federal de Lavras 2011
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author Samuel de Pádua Chaves e Carvalho
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contents Modelos não lineares generalizados aplicados na predição da área basal e volume de Eucalyptus clonal Samuel de Pádua Chaves e Carvalho Natalino Calegario Fabyano Fonseca e Silva Luís Antônio Coimbra Borges Adriano Ribeiro de Mendonça Mariana Peres de Lima Agrociencias predição Modelos estocásticos crescimento e produção florestal Neste trabalho, objetivou-se propor o uso de modelos não lineares generalizados na predição da área basal e do crescimento e produção em volume total do híbrido Eucalyptus urocamaldulensis, em um plantio localizado na região central do estado de Minas Gerais, pertencente à V&M Florestal. A metodologia proposta permite trabalhar com os dados na sua forma original sem a necessidade de transformações de variáveis, e gerar modelos mais precisos. Para a avaliação da qualidade de ajuste dos modelos propostos, foram utilizados os critérios de informação Bayesiano, de Akaike e o teste de razão da máxima verossimilhança, além do erro padrão residual e percentual, e dos gráficos de resíduos. Os modelos se mostraram com uma boa performance, altamente precisos e parcimoniosos nas estimativas das variáveis propostas, com erros reduzidos para 12% em área basal e 4% para predição volumétrica. 2011 artículo científico 0104-7760 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=74420786013 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=744 CERNE application/pdf Universidade Federal de Lavras CERNE (Brasil) Num.4 Vol.17
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publishDate 2011
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Modelos estocásticos
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Modelos não lineares generalizados aplicados na predição da área basal e volume de Eucalyptus clonal Samuel de Pádua Chaves e Carvalho Natalino Calegario Fabyano Fonseca e Silva Luís Antônio Coimbra Borges Adriano Ribeiro de Mendonça Mariana Peres de Lima Agrociencias predição Modelos estocásticos crescimento e produção florestal Neste trabalho, objetivou-se propor o uso de modelos não lineares generalizados na predição da área basal e do crescimento e produção em volume total do híbrido Eucalyptus urocamaldulensis, em um plantio localizado na região central do estado de Minas Gerais, pertencente à V&M Florestal. A metodologia proposta permite trabalhar com os dados na sua forma original sem a necessidade de transformações de variáveis, e gerar modelos mais precisos. Para a avaliação da qualidade de ajuste dos modelos propostos, foram utilizados os critérios de informação Bayesiano, de Akaike e o teste de razão da máxima verossimilhança, além do erro padrão residual e percentual, e dos gráficos de resíduos. Os modelos se mostraram com uma boa performance, altamente precisos e parcimoniosos nas estimativas das variáveis propostas, com erros reduzidos para 12% em área basal e 4% para predição volumétrica. 2011 artículo científico 0104-7760 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=74420786013 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=744 CERNE application/pdf Universidade Federal de Lavras CERNE (Brasil) Num.4 Vol.17
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