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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/14079| Título: | Desenvolvimento de um modelo linear de efeito misto na estimativa do crescimento e produção de povoamentos clonais de Eucalyptus |
| Título(s) alternativo(s): | The development of a linear mixed-effect model to estimate growth and yield of clonal Eucalyptus stands |
| Autor: | Calegario, Natalino Daniels, Richard F. Maestri, Romualdo Neiva, Rodolfo |
| Palavras-chave: | Eucalyptus - Crescimento Modelo linear misto Área basal Heterocedasticidade Autocorrelação Eucalyptus growth Linear mixed-effect model Basal area Heteroscedasticity Autocorrelation |
| Publicador: | Universidade Federal de Lavras (UFLA) |
| Data: | 5-Out-2015 |
| Referência: | CALEGARIO, N. et al. Desenvolvimento de um modelo linear de efeito misto na estimativa do crescimento e produção de povoamentos clonais de Eucalyptus. CERNE, Lavras, v. 10, n. 1, p. 67-86, jan./jun. 2004. |
| Resumo: | O enfoque principal do trabalho foi o desenvolvimento de um modelo linear de efeito misto para a estimativa do crescimento e da produção em área basal, para povoamentos clonais de Eucalyptus grandis e Eucalyptus urophylla. Utilizando uma base de dados de povoamentos clonais localizados na região costal brasileira, um modelo linear misto para área basal foi proposto. Após a modelagem da heterogeneidade da variância entre unidades amostrais e entre clones, verificou-se uma significativa melhoria dos parâmetros das informações estatísticas (CIA e CIB) e do logaritmo da máxima verossimilhança. Também, após a modelagem da autocorrelação, tais estatísticas tiveram melhoria significativa. Portanto, a modelagem, tanto da heteroscedasticidade quanto da autocorrelação, implicou em melhor performance do modelo linear. |
| Abstract: | The main purpose of this study was to develop a linear mixed-effects model to estimate the basal area growth and yield, for clonal Eucalytus stands. After modeling the variance among sample plots and clones, it was verified a significant improvement of the statistic information parameters (AIC and BIC) and the likelihood logarithm value. Also, after modeling both heteroscedasticity and autocorrelation, such statistic criteria had a significant improvement. Thus, the modeling process improved significantly the estimated parameters in the linear model. |
| Idioma: | por |
| Aparece nas coleções: | CERNE |
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