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Comparação entre métodos univariados e multivariados na seleção de variáveis independentes, na construção de tabelas volumétricas para Leucaena leicocephala (Lam) de Wit

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2005
Autor(a) principal: ARAÚJO, Adalberto Gomes de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/57462/001300000584h
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal Rural de Pernambuco
Departamento de Estatística e Informática
Brasil
UFRPE
Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Análise univariada
Análise multivariada
Leucaena leucocephala
Univariate analysis
Multivariate analysis
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
Link de acesso: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/4450
Resumo: O objetivo deste trabalho foi utilizar métodos estatísticos univariados e multivariados na seleção de variáveis independentes, em modelos matemáticos, para a construção de tabelas de volumes para Leucaena leucocephala, visando reduzir tempo e custos sem perda de precisão. Os dados foram provenientes de um experimento conduzido na Estação Experimental da Empresa Pernambucana de Pesquisa Agropecuária (IPA), Caruaru-PE. Foram utilizadas 201 árvores de leucena, que tiveram seus volumes cubados pelo método de Smalian, e 20 variáveis independentes medidas nas mesmas árvores. Para a seleção das variáveis independentes foram utilizados os seguintes métodos: Componentes Principais, Análise de Agrupamento, R2 Máximo e Mínimo, Stepwise, Forward, Backward e Critério de Akaike. No geral, os métodos univariados e multivariados empregados no descarte de variáveis independentes para modelos volumétricos, conduzem a respostas semelhantes, mesmo que possuam estruturas diferentes em relação às variáveis independentes, desde que o número dessas variáveis seja elevado. Além dos testes estatísticos aplicados, o julgamento do pesquisador sobre a relevância das variáveis selecionadas nas equações resultantes, é de grande importância, principalmente, na redução de custos e do erro de amostragem
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