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AVALIAÇÃO DAS CONDICIONANTES DE REGRESSÃO NA ESTIMATIVA DE DIÂMETRO DE COPA PARA Araucaria angustifolia
Author(s) -
Gerson dos Santos Lisbôa,
Dirceu Lúcio Carneiro de Miranda,
Thiago Floriani Stepka,
Solon Jonas Longhi,
Clebson Lima Cerqueira,
Luciano Cavalcante de Jesus França,
Edson Luís Serpe
Publication year - 2018
Publication title -
biofix scientific journal
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 2525-9725
DOI - 10.5380/biofix.v3i2.60115
Subject(s) - araucaria , humanities , physics , mathematics , geography , forestry , art
A pesquisa analisou as condicionantes de regressão na estimativa do diâmetro de copa para a Araucaria angustifolia em um fragmento de Floresta Ombrófila Mista localizada na Floresta Nacional de Irati, Paraná. Mediu-se a circunferência a 1,3 m do solo e o diâmetro da copa, considerando sua projeção no solo em duas direções (Norte/ Sul e Leste/ Oeste). Foram mensurados 189 diâmetros de copas, sendo analisadas 173 indivíduos de Araucária após a exclusão de outliers. As árvores foram selecionadas aleatoriamente e apresentavam-se isoladas e no estrato superior da floresta. Os dados foram processados com auxílio do software Statistical Analysis System versão 9.2®. O coeficiente de correlação de Pearson apresentou o valor de 0,78, indicando correlação forte e positiva. O coeficiente de assimetria apresentou valor de -0,2556, indicando assimetria fraca à esquerda e coeficiente de curtose de 0,2896 (platicúrtica), com curva mais achatada que a distribuição Normal teórica. Após verificada a tendência normal dos dados, foi utilizado o modelo linear. O teste X² de Bartlett indicou heterogeneidade de variância a 95% de probabilidade. O teste de Shapiro-Wilk indicou que as amostras não provêm de uma população normal. O teste de Durbin-Watson provou que existe correlação positiva em série. Não foram atendidas as premissas da análise de regressão, necessitando transformar a variável dependente. A transformação da variável dependente pelo método Box-Cox foi utilizada após constatada a heterogeneidade de variância, o qual encontrou a potência (λ=0), ou seja, a melhor transformação da variável dependente foi logaritmo neperiano de Y.

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