Alternativas e comparações de modelos lineares para estimativa da biomassa verde de Bambusa vulgaris na existência de multicolinearidade

O objetivo deste trabalho foi utilizar métodos estatísticos univariado e multivariado na seleção de variáveis independentes, em modelos matemáticos lineares para a estimativa da biomassa verde da haste principal do bambu, Bambusa vulgaris, visando reduzir tempo e custo sem perda de precisão, além de...

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Detalhes bibliográficos
Autor: SILVA, Adriano Victor Lopes da
Tipo de documento: dissertação
Estado:Versão publicada
Data de publicação:2008
País:Brasil
Recursos:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
Repositório:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
Idioma:português
OAI Identifier:oai:tede2:tede2/4454
Acesso em linha:http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/4454
Access Level:Acceso aberto
Palavra-chave:Estatística aplicada
Análise multivariada
Bambu
Bambusa vulgaris
Applied statistics
Multivariate analysis
Bamboo
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
Descrição
Resumo:O objetivo deste trabalho foi utilizar métodos estatísticos univariado e multivariado na seleção de variáveis independentes, em modelos matemáticos lineares para a estimativa da biomassa verde da haste principal do bambu, Bambusa vulgaris, visando reduzir tempo e custo sem perda de precisão, além de empregar alternativas para estimação na existência de multicolinearidade. Os dados foram provenientes de um experimento conduzido pela empresa Agroindustrial Excelsior S. A. (Agrimex) localizada no Engenho Itapirema na cidade de Goiana – PE. Foram utilizadas 450 hastes de bambu, que tiveram sua biomassa verde quantificada através do peso e 4 variáveis independentes medidas na mesma haste. Inicialmente, verificou-se a existência da multicolinearidade por meio da matriz de correlação das variáveis independentes e pelo fator de inflação da variância. Para seleção das variáveis independentes foram utilizados os métodos:Stepwise e Retenção por K componentes. As alternativas utilizadas foram a Regressão com os componentes principais e Regressão Ridge. No geral, em apenas uma situação os métodos de seleção de variáveis se comportam adequadamente na existência de multicolinearidade entre as variáveis explicativas, exatamente o método multivariado de retenção por K=3 componente pela matriz de covariância, modelo de Spurr. Os métodos alternativos de estimação conduzem respostas semelhantes, mesmo que possuindo estruturas diferentes, no entanto, a regressão com os componentes principais obteve os melhores resultados.