Uso de análise exploratória de dados e de regressão robusta na avaliação do crescimento de espécies comerciais de terra firme da Amazônia



Título del documento: Uso de análise exploratória de dados e de regressão robusta na avaliação do crescimento de espécies comerciais de terra firme da Amazônia
Revista: Revista Arvore
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000285120
ISSN: 0100-6762
Autores: 1
2
Instituciones: 1Universidade Federal do Amazonas, Manaus, Amazonas. Brasil
2Universidade Federal do Parana, Depto Cirugia, Londrina, Parana. Brasil
Año:
Periodo: Jul-Ago
Volumen: 26
Número: 4
Paginación: 391-402
País: Brasil
Idioma: Portugués
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en inglés This research originated from a data base of two forest inventories at 100%, carried out in 1984 and 2000 on an area of 576 hectares of an upland primary forest, located in the National Forest of Tapajós, in Belterra, Pará, Brazil. The objective of the research was to use exploratory data analysis and robust regression for modeling diameter and basal area growths. In the two inventories, circumference breast height (CBH)-cm, was measured with a common tape; the commercial heights were measured with a Weise hypsometer in 1984 and, estimated with the use of sticks in 2000. The minimum DBH was 55 cm in 1984 and 35 cm in 2000, for all species. The statistical analyses were preceded by exploratory data analysis (EDA), where the box plot was used for outliers detection, and the stem-and-leaf graph to filter the extreme observations. Robust regression was used to adjust the models in the outliers presence. This research showed that, in spite of the intra and inter specific variations the six species together presented an observed and expected growth rate in diameter and basal area of 4,56 and 4.28 mm/year and 13.00 and 13.09 cm²/ha/year, respectively. It was also shown that the use of exploratory data analysis and robust regression made possible the analysis and determination of periodic increments in diameter and basal area in a consistent way. The methodology used for the available data and variable types was found to be more efficient when using robust regression for the method Least Trimmed Square than for the ordinary minimum square method
Resumen en portugués Esta pesquisa originou-se de uma base de dados de dois inventários a 100%, realizados em 1984 e 2000 sobre uma mesma área de 576 ha de floresta tropical primária, localizada na Floresta Nacional do Tapajós, Belterra, Pará. O objetivo da pesquisa foi utilizar a análise exploratória de dados e a regressão robusta para modelar o crescimento em diâmetro e área basal. Nos dois inventários as circunferências à altura do peito (CAP) foram medidas com fitamétrica, enquanto as alturas comerciais em 1984 foram medidas com o hipsômetro de Weiss e em 2000, estimadas com o uso de varas; o DAP mínimo em 1984 foi de 55 cm para todas as espécies e em 2000 foi adotado o DAP mínimo de 35 cm. As análises estatísticas foram precedidas de análise exploratória de dados (AED), em que foram utilizados o box plot (caixa-de-bigodes) na detecção de outliers (observações discrepantes) e o gráfico stem-and-leaf (tronco-e-folhas) para filtrar as observações extremas. Utilizou-se a regressão robusta para ajustar os modelos na presença de outliers. A pesquisa mostrou que, apesar das variações intra e interespecíficas, as seis espécies, em conjunto, apresentaram taxas de crescimento medianas observadas e esperadas em diâmetro e área basal de 4,56 e 4,28 mm/ano e 13,00 e 13,09 cm²/ha/ano, respectivamente. A pesquisa também mostrou que o uso da análise exploratória de dados e da regressão robusta viabilizou a análise e a determinação dos incrementos periódicos em diâmetro e área basal em bases consistentes. A metodologia empregada no caso específico dos dados dispon
Disciplinas: Agrociencias,
Matemáticas
Palabras clave: Silvicultura,
Matemáticas aplicadas,
Bosque tropical,
Crecimiento,
Análisis de regresión,
Amazonas,
Brasil,
Especies comerciales
Keyword: Agricultural sciences,
Mathematics,
Silviculture,
Applied mathematics,
Tropical forests,
Growth,
Commercial species,
Regression analysis,
Amazon,
Brazil
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