Título:	Busca de relações quando o número de variáveis é muito maior que o de observações: o caso de dados hiperespectrais.
Autoria:	LUIZ, A. J. B. MAIA, A. de H. N. SANCHES, I. D. A. GÜRTLER, S. SOUZA FILHO, C. R. de
Afiliação:	ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA; ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA; IEDA DEL'ARCO SANCHES, INPE; SALETE GURTLER, INPE; CARLOS ROBERTO DE SOUZA FILHO, IG-UNICAMP.
Ano de publicação:	2015
Referência:	In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 60.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 16., 2015, Presidente Prudente. A estatística e os novos desafios: tratamento e modelagem da informação: anais... Presidente Prudente: Sociedade Internacional de Biometria, 2015. 10 p.
Conteúdo:	Resumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de um grande número de medidas. Já a análise discriminante é usada na tentativa de classificar diferentes alvos, mas precisa ser precedida da seleção de um pequeno subconjunto de bandas, geralmente escolhidas com base em informações preexistentes e não nos próprios dados. A regressão linear permite empregar o método stepwise para selecionar um subconjunto de bandas, mas só é indicada para variáveis dependentes quantitativas. O presente trabalho propõe o uso da regressão logística politômica stepwise para selecionar um pequeno conjunto de bandas espectrais que discrimine alvos em k classes, quando a variável resposta de interesse é nominal. Apresentamos um exemplo no qual os dados espectrais são utilizados para construção de modelos logísticos com um pequeno número de preditores (bandas) para classificação de folhas verdes em classes correspondentes a três culturas agrícolas: soja perene, milho e braquiária.
Thesagro:	Regressão linear Estatística agrícola Sensoriamento remoto
NAL Thesaurus:	Linear models Remote sensing
Palavras-chave:	Regressão logística politômica Seleção de variáveis explicativas Polytomous logistic regression Stepwise Selection of explanatory variables
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPMA)