Estatística de Mallows na seleção de modelos de predição da precipitação média mensal e anual no Rio Grande do Sul.

• Autor(a) principal: Teixeira, Claudia Fernanda Almeida
• Data de Publicação: 2013
• Outros Autores: Damé, Rita de Cássia Fraga, Disconzi, Pamela Bilhafan, Pinto, Marília Alves Brito, Winkler, Antoniony Severo, Santos, Jacira Porto dos
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Agro@mbiente on-line
• Texto Completo: https://revista.ufrr.br/agroambiente/article/view/973
• topic: Modelagem hidrológica. Regressão linear múltipla. Seleção dos subconjuntos.

A estatística Cp de Mallows pode ser utilizada na seleção de melhores subconjuntos na modelagem hidrológica, principalmente nos casos em que são utilizadas muitas variáveis. Com base no fato de que há, em muitos casos, o interesse em estimar a precipitação média mensal e anual baseada nas coordenadas geográficas latitude e longitude, e altitude, objetivou-se com este trabalho verificar o ganho de informação quando é aplicada a estatística Cp de Mallows na seleção dos melhores subconjuntos da regressão linear múltipla, para a predição da precipitação de alguns municípios localizados no estado do Rio Grande do Sul. Para tanto foram utilizados dados de precipitação diária de 26 estações climatológicas, além de outras sete, utilizadas para a validação dos modelos lineares propostos, pertencentes a sete mesorregiões do Rio Grande do Sul. Após a constituição das séries, os valores de precipitação foram ajustados a partir de modelos lineares, utilizando a regressão linear múltipla, em que a variável dependente foi a precipitação e as variáveis independentes, as coordenadas geográficas latitude e longitude, e a altitude. A estatística Cp foi aplicada na seleção dos conjuntos e, na sequência, aplicados os índices estatísticos erro quadrático médio, erro padrão de predição, fator de viés e fator de precisão para comparação entre os valores observados de precipitação versus os preditos. A partir dos resultados obtidos pode-se concluir que, sob o ponto de vista da parcimônia, a estatística proposta por Mallows mostrou-se adequada na seleção de modelos de predição da precipitação mensal e anual das estações analisadas.