Estimativa da relação hipsométrica em clones de Eucalyptus sp. com o modelo de curtis ajustado por métodos bayesianos empíricos
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Data de Publicação: | 2013 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNESP |
Texto Completo: | http://dx.doi.org/10.1590/S0100-67622013000100001 http://hdl.handle.net/11449/212284 |
Resumo: | The model of Curtis was considered in this work for the hypsometric relationship in Eucalyptus sp. clones with parameters submitted to restrictions. A Bayesian a priori density was empirically constructed to infer the parameters of the models with restrictions. The Bayesian estimates are calculated using Monte Carlo Markov Chain (MCMC) Method. The proposed method was applied to different groups of real data from which five were selected to show the results. Those were compared to the achieved results by the minimum square method and the superiority of the Bayesian approach is highlighted. |
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Estimativa da relação hipsométrica em clones de Eucalyptus sp. com o modelo de curtis ajustado por métodos bayesianos empíricosEstimate of the hypsometric relationship for Eucalyptus sp. clones with the curtis' model fitted by empirical bayesian methodsCurtis' ModelBayesian inferenceHeight-diameter relationshipRestriction parametersMCMCModelo de regressão não linearInferência bayesianaRestrições nos parâmetrosMCMCThe model of Curtis was considered in this work for the hypsometric relationship in Eucalyptus sp. clones with parameters submitted to restrictions. A Bayesian a priori density was empirically constructed to infer the parameters of the models with restrictions. The Bayesian estimates are calculated using Monte Carlo Markov Chain (MCMC) Method. The proposed method was applied to different groups of real data from which five were selected to show the results. Those were compared to the achieved results by the minimum square method and the superiority of the Bayesian approach is highlighted.Neste trabalho foi considerado o modelo de Curtis para a relação hipsométrica em clones de Eucalyptus sp. com os parâmetros sujeitos a restrições. Para fazer a inferência dos parâmetros do modelo com restrições, utilizou-se uma abordagem bayesiana com densidade a priori construída empiricamente. As estimativas bayesianas são calculadas com a técnica de simulação de Monte Carlo em Cadeia de Markov (MCMC). O método proposto foi aplicado a diferentes conjuntos de dados reais, dos quais foram selecionados cinco para exemplificar os resultados. Estes foram comparados com os resultados obtidos pelo método de mínimos quadrados, destacando-se a superioridade da abordagem bayesiana proposta.Universidade Federal de São Carlos, DCAUniversidade de São Paulo, ICMCUniversidade Estadual Paulista, DEMACUniversidade Federal de São Carlos, Cac-SorUniversidade Estadual Paulista, DEMACSociedade de Investigações FlorestaisUniversidade Federal de São CarlosUniversidade de São Paulo (USP)Universidade Estadual Paulista (Unesp)Thiersch, Cláudio RobertoAndrade, Marinho Gomes DeMoreira, Monica Fabiana BentoLoibel, Selene [UNESP]2021-07-14T10:37:32Z2021-07-14T10:37:32Z2013-02info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article01-08application/pdfhttp://dx.doi.org/10.1590/S0100-67622013000100001Revista Árvore. Viçosa, MG, Brazil: Sociedade de Investigações Florestais, v. 37, n. 1, p. 01-08, 2013.0100-67621806-9088http://hdl.handle.net/11449/21228410.1590/S0100-67622013000100001S0100-67622013000100001S0100-67622013000100001.pdfSciELOreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPporRevista Árvoreinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-10-21T06:10:32Zoai:repositorio.unesp.br:11449/212284Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T15:33:35.500398Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
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The model of Curtis was considered in this work for the hypsometric relationship in Eucalyptus sp. clones with parameters submitted to restrictions. A Bayesian a priori density was empirically constructed to infer the parameters of the models with restrictions. The Bayesian estimates are calculated using Monte Carlo Markov Chain (MCMC) Method. The proposed method was applied to different groups of real data from which five were selected to show the results. Those were compared to the achieved results by the minimum square method and the superiority of the Bayesian approach is highlighted. |
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