Estatística Aplicada e Biometria

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    Influência de modelos de dependência espacial na definição de mapas temáticos
    (Universidade Federal de Viçosa, 2012-07-24) Batista, Flávia Ferreira; Santos, Gérson Rodrigues dos; http://lattes.cnpq.br/0674757734832405; Nascimento, Moysés; http://lattes.cnpq.br/6544887498494945; Santos, Nerilson Terra; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782537A2; http://lattes.cnpq.br/3279985900161718; Ferreira, Eric Batista; http://lattes.cnpq.br/9965398009651936; Silva, Fabyano Fonseca e; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4766260Z2
    Nos últimos anos a Geoestatística vem sendo amplamente utilizada na área de agricultura de precisão, isso se deve ao fato de ser uma ferramenta que permite analisar a variabilidade espacial existente na área de produção agrícola, possibilitando avaliar a necessidade de criação de subáreas ou zonas onde serão realizados manejos de forma diferenciada. Um dos focos da agricultura de precisão é a identificação de zonas de manejo dentro do campo baseadas na variabilidade existente, e por meio da Geoestatística é possível produzir os mapas temáticos que auxiliam no estabelecimento das zonas de manejo através de ajustes de modelos de dependência espacial. Assim, o objetivo geral deste estudo foi analisar a influência de modelos de dependência espacial na definição de mapas temáticos de zonas de manejo, usando diferentes modelos de semivariogramas e diferentes grades de amostragem. Para a realização do estudo foram analisados dados simulados gerados no software SAS, onde se considerou diferentes estruturas de dependência espacial (DE) e diferentes grades de amostragens (grid), com diferentes tamanhos e densidades de pontos, sendo um total de 9 conjunto de dados simulados. Para a análise da estrutura de dependência espacial foram utilizados semivariogramas experimentais e ajustados três modelos teóricos ao semivariograma experimental: exponencial, esférico e gaussiano, para cada conjunto de dados em estudo, conforme os parâmetros estipulados pelo auto-ajuste do software ArcGis 9.3. Foram ajustados 27 diferentes modelos de semivariogramas através do método da krigagem ordinária e através da técnica de validação-cruzada verificados os ajustes dos modelos semivariográficos. Mapas temáticos de zonas de manejo foram gerados a partir da técnica de krigagem ordinária, e com o auxilio do software Idrisi foi realizada a comparação dos mapas através do Índice Kappa de concordância, o qual foi testado sua significância através do teste Z. A partir das análises realizadas, concluindo-se que o modelo de dependência espacial não influencia na definição de mapas temáticos de zonas de manejo.
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    Avaliação de técnicas geoestatísticas no inventário de povoamentos de Tectona grandis L.f.
    (Universidade Federal de Viçosa, 2011-06-20) Santana, Rogério Alves; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; Leite, Hélio Garcia; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785373Z6; Santos, Nerilson Terra; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782537A2; http://lattes.cnpq.br/9009192033753429; Soares, Carlos Pedro Boechat; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4798603J4; Ribeiro Junior, José Ivo; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282Y6
    Este trabalho teve por objetivos geral avaliar se as estimativas do volume de madeira obtidas a partir de técnicas geoestatísticas são mais precisas do que as obtidas a partir de técnicas da estatística clássica. O estudo foi realizado em povoamentos de Tectona grandis L.f. com a característica dendrométrica de volume mensurada em 101 parcelas lançadas ao longo de uma malha de amostragem com coordenadas UTM, distribuídas em 17 talhões, com uma área total de 391,87 ha. Com o ajuste do modelo semivariograma experimental, do índice de dependência espacial e das estatísticas da validação cruzada, foram obtidas duas estimativas do inventário florestal: uma utilizando estatística clássica e a outra, geoestatística. Na realização da estimação clássica, foi considerada a metodologia de amostragem sistemática, com a intensidade de amostragem de uma parcela para cada 4 ha. Na predição por geoestatística, foi ajustado o modelo de semivariograma, utilizado para avaliar a estrutura de dependência espacial da variável volume por ha na área de estudo. Em seguida, utilizou-se a krigagem em blocos para obter as predições do volume médio de cada talhão. A comparação das estimações dos dois métodos foi feita com base no erro de amostragem, sendo encontrado um menor erro com a geoestatística. Conclui-se, assim, o uso da geoestatística para realização de inventário florestal, quando existir estrutura de dependência espacial na região em estudo, uma vez que ela fornece predições mais precisas.
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    Eficiência da análise estatística espacial na classificação de famílias do feijoeiro - estudo via simulação
    (Universidade Federal de Viçosa, 2011-02-24) Campos, Josmar Furtado de; Peternelli, Luiz Alexandre; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723301Z7; Cecon, Paulo Roberto; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788114T5; Carneiro, Antônio Policarpo Souza; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8; http://lattes.cnpq.br/9936261923678557; Santos, Gérson Rodrigues dos; http://lattes.cnpq.br/0674757734832405; Finger, Fernando Luiz; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783681Y0
    O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da análise Espacial, que considera erros dependentes espacialmente, para classificação de famílias de feijoeiro em relação às análises tradicionais em blocos casualizados e em látice que assumem erros independentes. Considerou-se diferentes graus de dependência espacial e de precisão experimental. Foram tomados como referência para simulação os resultados de sete ensaios instalados em látice quadrado simples para avaliação genética da produtividade de grãos (g/parcela) de famílias e cultivares de feijoeiro das safras de inverno e das águas de 2007 e 2008. A partir dos resultados apresentados na simulação, foi possível avaliar a qualidade dos respectivos experimentos com base nas diferentes análises (Bloco, Látice e Espacial) e médias simuladas das 100 famílias nos diferentes cenários para Dependência Espacial (DE) e Acurácia Seletiva (AS). No processo de simulação, a média de produção (645 g/parcela), bem como a variância residual (7744,00), foi definida com base nos resultados de análises em blocos de ensaios do programa de melhoramento do feijoeiro da UFV. Para a composição dos cenários simulados foram consideradas quatro magnitudes de dependência espacial (nula, baixa, média e alta), correspondendo aos alcances 0, 25, 50 e 100% da distância máxima entre parcelas. Também foram simuladas três classes de acurácia seletiva (0,95, 0,80 e 0,60), correspondente a precisão experimental muito alta, alta e média, respectivamente. A classificação real das famílias foi utilizada para avaliar a eficiência das metodologias de análise testadas através da correlação de Spearman aplicada às ordens de classificação genotípica e da Eficiência de Seleção entre classificações com base nas metodologias testadas e na classificação real, para a seleção de 10, 20 e 30% das melhores famílias. Para comparar a eficiência de ajuste dos modelos testados, foi utilizado o critério de Informação de Akaike (AIC), baseado em verossimilhança. A análise Espacial apresentou estimativas de variância residual muito próxima da variância residual simulada e maior acurácia seletiva estimada em todos os cenários, indicando maior precisão experimental. Com a redução na acurácia seletiva e aumento na dependência espacial, observou-se maior influência do tipo de análise sobre a classificação das famílias, sendo que a análise espacial apresentou os melhores resultados, proporcionando seleção mais eficiente das famílias do feijoeiro do que as análises tradicionais em Látice e em Blocos casualizados, principalmente, para seleção de menor número de famílias. Os resultados para acurácia seletiva estimada em função da estatística F foram muito próximos aos obtidos para a correlação de Spearman entre médias estimadas e simuladas para as famílias, indicando que a acurácia seletiva deve ser utilizada como medida de precisão experimental nos ensaios de avaliação genética.