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

• Autor(a) principal: Pires,Leonardo Machado
• Data de Publicação: 2007
• Outros Autores: Calegario,Natalino
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Árvore (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-67622007000500008
• topic: Modelos estocáticos; função de afilamento; taper

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 (s yx), 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.