A distribuição de SB de Johnson tem ampla utilização na área florestal. Basicamente há cinco
métodos para ajustar essa distribuição, e quatro deles consideram o parâmetro de locação (ε) e de escala (λ)
como termos independentes que devem ser conhecidos para obter os demais parâmetros. Este trabalho foi
desenvolvido visando propor uma nova metodologia para determinar os parâmetros de locação e de escala que
otimizam o ajuste dos cinco métodos ao minimizar a estatística "dn" do teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov.
Posteriormente, com o objetivo de testar a metodologia proposta, utilizou-se o aplicativo de otimização não
linear "Solver.xla" do Microsoft Excel 2000, definindo a função objetivo e restrições de cada método de ajuste.
Como conclusão, percebeu-se que a metodologia proposta demonstrou constituir alternativa interessante de
ajuste da distribuição SB de Johnson, possibilitando seu ajuste otimizado. Dessa forma, recomenda-se que a
metodologia proposta seja amplamente empregada para fins de determinação dos parâmetros do modelo quando
do ajuste dessa distribuição probabilística muito usada na área florestal.
The Johnson ́s SB probability distribution has wide use in forestry. There are basically five methods
for fitting the location ( ε ) and the scale (λ ) parameters as independent terms that must be known to obtain
the other parameters. This work was carried out aiming at developing a new methodology to optimize the determination
of the location and scale parameters of this distribution to minimize the "dn" statistics of the adherence test
of Kolmogorov-Smirnov by the five fitting methods available. In order to test the performance of the new methodology
the "Solver.xla" of the Microsoft Excel 2000 was utilized, defining the objective function and the restrictions
of each fitting method. As conclusion of the study, it was noticed that the proposed methodology may be considered
as an interesting alternative to the Johnson ́s SB function though the optimization schedule. Therefore, the
methodology can be widely recommended to obtaining the model parameters of this probability distribution
used in forestry.
