Desenvolvimento de um modelo linear de efeito misto na estimativa do crescimento e produção de povoamentos clonais de Eucalyptus
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Data de Publicação: | 2015 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/14079 |
Resumo: | 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. |
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Desenvolvimento de um modelo linear de efeito misto na estimativa do crescimento e produção de povoamentos clonais de EucalyptusThe development of a linear mixed-effect model to estimate growth and yield of clonal Eucalyptus standsEucalyptus - CrescimentoModelo linear mistoÁrea basalHeterocedasticidadeAutocorrelaçãoEucalyptus growthLinear mixed-effect modelBasal areaHeteroscedasticityAutocorrelationThe 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. 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.Universidade Federal de Lavras (UFLA)2015-10-052017-08-01T20:13:30Z2017-08-01T20:13:30Z2017-08-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfapplication/pdfCALEGARIO, 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.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/140792317-63420104-7760reponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAporhttp://www.cerne.ufla.br/site/index.php/CERNE/article/view/465/403Copyright (c) 2015 CERNEAttribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessCalegario, NatalinoDaniels, Richard F.Maestri, RomualdoNeiva, Rodolfo2021-07-20T00:17:52Zoai:localhost:1/14079Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2021-07-20T00:17:52Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
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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. |
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