O método Bootstrap e sua aplicação em análise de dados agroflorestais com variáveis aleatórias do tipo razão

• Autor(a) principal: Carvalho, Antonio Claudio Almeida de
• Data de Publicação: 1997
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191218-123618/
• topic: ANÁLISE DE DADOS; MÉTODOS ESTATÍSTICOS; REAMOSTRAGEM BOOTSTRAP; SISTEMAS AGROFLORESTAIS

O conceito de produção sustentada, baseada no princípio de diversificação de culturas é consolidado através dos sistemas agroflorestais, que é a denominação recente para os cultivos consorciados que envolvem um componente arbóreo, culturas agrícolas e/ou animais. Devido à possibilidade de múltiplas interações entre os componentes, a análise e a interpretação dos dados experimentais de um sistema agroflorestal pode tornar-se complexa. Uma abordagem muito encontrada na literatura, para análise de cultivos consorciados é feita através do LER (Land Equivalent Ratio), que representa uma medida de equivalência do uso da terra do consórcio em relação ao monocultivo. Do ponto de vista estatístico, o LER representa uma variável aleatória formada pela razão de duas variáveis aleatórias e, conseqüentemente, sua distribuição de probabilidades nem sempre segue a distribuição normal. Esse fato, impossibilita a aplicação dos métodos paramétricos, comumente empregados na experimentação agronômica. Os métodos computacionalmente intensivos como "Jackknife" e "Bootstrap" possibilitam análise estatísticas livres de suposições de modelos teóricos, tornando possível a exploração das propriedades amostrais, independentemente de suas formas analíticas. O método "Bootstrap" é mais versátil que o método "Jackknife" e pode ser implementado facilmente, tanto na forma não-paramétrica quanto paramétrica, para uma grande variedades de situações. A idéia básica dos procedimentos "Bootstrap" baseia-se no fato de se obter uma distribuição empírica, que reproduza o mecanismo probabilístico gerador dos dados amostrais e assim, a partir de grande quantidades de reamostras, obtêm-se as estimativas das estatísticas de interesse. Encontra-se neste trabalho uma sucinta descrição do método "Jackknife". Os conceitos e algoritmos que envolvem os procedimentos "Bootstrap" não-paramétricos, são descritos e executados através de dados simulados. A análise de um sistema agroflorestal, com a variável aleatória LER, foi realizada com o uso dos procedimentos "Bootstrap" e através dos software SAS e S-PLUS obtiveram-se limites de confiança e teste de hipótese para os parâmetros populacionais.