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Ajuste de modelos estocásticos lineares e não-lineares para a descrição do perfil longitudinal de árvores

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dc.contributor.author Pires, Leonardo Machado
dc.contributor.author Calegario, Natalino
dc.date.accessioned 2014-10-20T11:11:03Z
dc.date.available 2014-10-20T11:11:03Z
dc.date.issued 2007
dc.identifier.citation PIRES, L. M; CALEGARIO, N. Ajuste de modelos estocásticos lineares e não-lineares para a descrição do perfil longitudinal de árvores. Revista Árvore, Viçosa, v. 31, n. 5, p. 845-852. 2007. pt_BR
dc.identifier.issn 1806-9088
dc.identifier.uri http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br/handle/123456789/12065
dc.description.abstract Os modelos polinomiais são mais difundidos no meio florestal brasileiro na descrição do perfil de árvores devido à sua facilidade de ajuste e precisão. O mesmo não ocorre com os modelos não-lineares, os quais possuem maior dificuldade de ajuste. Dentre os modelos não-lineares clássicos, na descrição do perfil, podem-se citar o de Gompertz, o Logístico e o de Weibull. Portanto, este estudo visou comparar os modelos lineares e não lineares para a descrição do perfil de árvores. As medidas de comparação foram o coeficiente de determinação (R2), o erro-padrão residual (syx), o coeficiente de determinação corrigido (R2ajustado), o gráfico dos resíduos e a facilidade de ajuste. Os resultados ressaltaram que, dentre os modelos não-lineares, o que obteve melhor desempenho, de forma geral, foi o modelo Logístico, apesar de o modelo de Gompertz ser melhor em termos de erro-padrão residual. Nos modelos lineares, o polinômio proposto por Pires & Calegario foi superior aos demais. Ao comparar os modelos não-lineares com os lineares, o modelo Logístico foi melhor em razão, principalmente, do fato de o comportamento dos dados ser não-linear, à baixa correlação entre os parâmetros e à fácil interpretação deles, facilitando a convergência e o ajuste. pt_BR
dc.description.abstract Polynomial models are most commonly used in Brazilian forestry for taper modeling due to its straightforwardly fitting and precision. The use of nonlinear regression classic models, like Gompertz, Logistic and Weibull, is not very common in Brazil. Therefore, this study aimed to verify the best nonlinear and linear models, and among these the best model to describe the longitudinal tree profile. The comparison measures were: R2, syx, R2adjusted, residual graphics and fitting convergence. The results pointed out that among the non-linear models the best behavior, in general, was given by the Logistic model, although the Gompertz model was superior compared with the Weibull model in terms of residual standard error (syx). Among the linear models, the polynomial by Pires and Calegario proved to be better than the others. When comparing non-linear models with linear models, the Logistic model was better mainly because of the behavior of the data, the low correlation between the parameters and in meaning, facilitating convergence and adjustment. pt_BR
dc.format 8 páginas pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Sociedade de Investigações Florestais pt_BR
dc.relation.ispartofseries Revista Árvore:v.31,n.5;
dc.subject.classification Ciências Florestais::Manejo florestal::Dendrometria e mensuração florestal pt_BR
dc.title Ajuste de modelos estocásticos lineares e não-lineares para a descrição do perfil longitudinal de árvores pt_BR
dc.title Fitting linear and nonlinear stochastic models to describe longitudinal tree profile pt_BR
dc.type Artigo pt_BR

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Revista_Arvore_v31_n5_p845-852_2007.pdf 1.023Mb application/pdf View/Open ou Pre-visualizar Artigo

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