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

CARVALHO, A. C. A. de

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.author	CARVALHO, A. C. A. de
dc.date.accessioned	2022-09-30T19:17:13Z	-
dc.date.available	2022-09-30T19:17:13Z	-
dc.date.created	1998-05-26
dc.date.issued	1996
dc.identifier.citation	1996.
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/342020	-
dc.description	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.
dc.language.iso	por
dc.rights	openAccess
dc.subject	Agrofloresta
dc.title	O método Bootstrap e sua aplicação em análise de dados agroflorestais com variáveis aleatórias do tipo razão.
dc.type	Teses
dc.subject.thesagro	Análise Estatística
dc.subject.thesagro	Estatística
dc.subject.thesagro	Floresta
dc.subject.nalthesaurus	agroforestry
dc.subject.nalthesaurus	forestry
dc.subject.nalthesaurus	statistical analysis
dc.subject.nalthesaurus	statistics
dc.description.notes	Dissertação (Mestrado) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Piracicaba. Orientador: Hilton Thadeu Zarate do Couto.
dc.format.extent2	88 f.
riaa.ainfo.id	342020
riaa.ainfo.lastupdate	2022-09-30
dc.contributor.institution	ANTONIO CLAUDIO ALMEIDA DE CARVALHO, CPAF-AP.
Aparece en las colecciones:	Tese/dissertação (CPAF-AP)

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1996-Dissertacao-O-metodo-bootstrap-e-sua-aplicacao-em-analise.pdf		4.19 MB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

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