264 resultados para Regressão linear local
Resumo:
Polistine wasps are important in Neotropical ecosystems due to their ubiquity and diversity. Inventories have not adequately considered spatial attributes of collected specimens. Spatial data on biodiversity are important for study and mitigation of anthropogenic impacts over natural ecosystems and for protecting species. We described and analyzed local-scale spatial patterns of collecting records of wasp species, as well as spatial variation of diversity descriptors in a 2500-hectare area of an Amazon forest in Brazil. Rare species comprised the largest fraction of the fauna. Close range spatial effects were detected for most of the more common species, with clustering of presence-data at short distances. Larger spatial lag effects could also be identified in some species, constituting probably cases of exogenous autocorrelation and candidates for explanations based on environmental factors. In a few cases, significant or near significant correlations were found between five species (of Agelaia, Angiopolybia, and Mischocyttarus) and three studied environmental variables: distance to nearest stream, terrain altitude, and the type of forest canopy. However, association between these factors and biodiversity variables were generally low. When used as predictors of polistine richness in a linear multiple regression, only the coefficient for the forest canopy variable resulted significant. Some level of prediction of wasp diversity variables can be attained based on environmental variables, especially vegetation structure. Large-scale landscape and regional studies should be scheduled to address this issue.
Resumo:
Este trabalho consistiu da realização da análise de regressão periódica dos totais mensais de precipitação de oito localidades do Estado do Paraná. Foram derivados modelos matemáticos que descrevem o transcurso desta variável, considerando um período de doze meses. A análise foi desenvolvida através da álgebra matricial e realizada a expansão em série de Fourier de uma função f(t), periódica e definida para o intervalo. Os dados originais foram ajustados para meses de 30 dias, transformados para normalizar a distribuição. Posteriormente foram determinados todos os componentes harmônicos das funções referentes a cada um dos oito locais. Após a verificação da normalidade dos componentes harmônicos, realizou-se a análise de variância, o que permitiu identificar os componentes harmônicos significativos, que foram escolhidos para fazer parte da equação de regressão correspondente a cada local. Estas equações explicaram de 89,56% a 99,60% da variação devida a meses, considerando o conjunto das localidades estudadas. A probabilidade de ocorrência de um ano conforme o modelo, expressa em porcentagem, variou de 14,19% a 68,42%, enquanto a probabilidade de ocorrência de um ano conforme a média variou de 0,02% a 1,87%.
Resumo:
O objetivo deste trabalho foi comparar dois métodos de regressão empregados para avaliar a estabilidade fenotípica em plantas de cana-de-açúcar, o linear, de Cruz et al., e o não-linear, de Toler & Burrows. Utilizaram-se as informações do ensaio de caracterização de 1994 do programa de melhoramento genético da Copersucar, compreendendo 13 locais e 20 genótipos de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo. Os resultados permitiram concluir que ambos os modelos se ajustaram satisfatoriamente aos dados. As estimativas da qualidade ambiental pelos dois modelos mostraram diferenças entre seus valores, porém foram concordantes para inferir sobre os melhores e piores ambientes. Ao classificar os genótipos com base na produtividade e no padrão de resposta, no entanto, apenas dez foram coincidentes nos dois métodos. As vantagens estatísticas do método não-linear torna-o recomendável para pesquisa sobre estabilidade.
Resumo:
O objetivo deste trabalho foi comparar modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variâncias residuais, na estimação dos componentes de covariância e parâmetros genéticos de características de crescimento de caprinos. A função de regressão por meio de polinômios ortogonais de Legendre de ordem quatro foi usada para modelar a trajetória média de crescimento animal, e de ordem três, para modelar os efeitos genéticos aditivos direto e materno e de ambiente permanente. Diferentes estruturas de variâncias residuais foram consideradas, por meio de classes de uma a sete variâncias residuais, e funções de variâncias com uso dos polinômios ordinários e de Legendre, com ordens que variaram de linear até a do quarto grau. Os modelos foram comparados pelo teste de razão de verossimilhança, o critério de informação de Akaike e o critério bayesiano de Schwarz. Os modelos com funções de variâncias residuais foram superiores aos de classes de variância. O polinômio ordinário de terceira ordem apresentou melhores resultados. Os parâmetros genéticos são influenciados pelo ajuste da variância residual, no entanto, os estimados pelos modelos que consideraram classes de variância, polinômio ordinário e polinômio de Legendre, de terceira ordem, são semelhantes.
Resumo:
O objetivo deste trabalho foi evidenciar a contribuição da análise da heterogeneidade das linhas de regressão para a recomendação de novas cultivares, pela metodologia de Eberhart & Russell. Um experimento com dez genótipos de arroz, avaliados em oito ambientes, foi utilizado para ilustração da metodologia. Utilizou-se o delineamento de blocos ao acaso com três repetições. A soma dos quadrados da interação genótipo x ambiente (GxA) foi decomposta para avaliação da heterogeneidade das linhas de regressão e dos desvios acumulados da linearidade. A heterogeneidade das linhas de regressão foi analisada com o uso do teste t sobre os coeficientes de regressão linear dos genótipos. Os dois componentes ortogonais da interação GxA foram significativos. A análise da heterogeneidade das linhas de regressão permitiu detectar incoerências na adaptabilidade dos genótipos, o que diminui as chances de recomendações equivocadas de cultivares. Os genótipos foram classificados de acordo com a eficiência da metodologia de Eberhart & Russell em explicar a natureza do desempenho genotípico diante das mudanças nos ambientes. A avaliação da heterogeneidade das linhas de regressão contribui para a recomendação mais efetiva de novas cultivares com a metodologia de Eberhart & Russell.
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Em geral, a função de um modelo de impedância para processos de eletrodo simples é deduzida de um modelo elétrico equivalente, denominado circuito de Randles. Neste trabalho estudou-se a generalização dessa função, mediante a introdução de um parâmetro não-elétrico, relacionado com a flexibilidade do ângulo de fase e da magnitude. A função foi ajustada às medidas experimentais de impedância obtidas de um sistema constituído de uma liga Ti-10%Al (m/m) em solução de cloreto de sódio 0,9%, variando-se a amplitude de perturbação. Verificou-se que a função generalizada foi adequada para descrever a impedância do sistema analisado, reduzindo as distorções entre a curva experimental e a curva teórica. Além disso, os melhores resultados foram obtidos para sinais de perturbação do sistema com amplitude igual a 10 mV.
Resumo:
Este estudo teve por objetivo avaliar as tendências de crescimento de variáveis do povoamento e avaliar alternativas para construção de curvas de índice de local para teca (Tectona grandis), em plantios localizados na região de Tangará da Serra - Mato Grosso. Para isso, foram utilizados dados de 50 parcelas permanentes com no mínimo quatro medições sucessivas. As tendências de crescimento em altura, diâmetro, área basal e volume foram analisadas por meio da análise de regressão, utilizando o modelo Chapman-Richards. Dois métodos de construção de curvas de índices de local, com diferentes modelos, foram avaliados. Após análises, verificou-se que o modelo Chapman-Richards ajustou-se bem aos dados observados, descrevendo as tendências de crescimento das variáveis dos povoamentos. A melhor alternativa para construir curvas de índices de local foi o método da curva-guia, empregando o modelo Chapman-Richards.
Resumo:
Este trabalho apresenta o Modelo de Regressão Espacial Autorregressivo Misto (SAR) e Modelo do Erro Espacial (CAR) no intuito de investigar a associação entre a produtividade da soja e as variáveis agrometeorológicas relacionadas à precipitação pluvial, temperatura média e radiação solar global. O estudo foi realizado com os dados das safras dos anos agrícolas de 2005/2006 a 2007/2008, da região oeste do estado do Paraná. Como os dados agrometeorológicos estão disponíveis apenas para oito municípios da região em estudo, as estimativas foram obtidas por meio do uso de Polígonos de Thiessen. A estimativa de parâmetros dos modelos ajustados foi obtida utilizando o método de Máxima Verossimilhança. A avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R²), no máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz (BIC). Este estudo também permitiu verificar a correlação e autocorrelação espacial entre a produtividade da soja e os elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial de área, usando de técnicas como o índice I de Moran Global e Local uni e bivariado, e os testes de significância. O estudo pôde demonstrar que, por meio dos indicadores de desempenho utilizados, os modelos SAR e CAR ofereceram melhores resultados em relação ao modelo de regressão múltipla clássica.
Resumo:
Composite flooring systems supported by tapered (varying web depth) beams are very attractive from an economic point of view. However, the tapered beam sections are fabricated from plate by welding, and are susceptible to imperfection effects. These may interact with the localised compressive stress field that is generated in the web at a slope change in the lower flange to cause local web buckling. A substantial parametric study using a non-linear elasto-plastic finite element program and covering practical ranges of the important parameters including the area of the tension flange, taper slope and web thickness is reported. Moment-rotation relations, peak moments and failure mechanisms have been predicted. The validity of the work is supported by the good correlation obtained between the results of the parametric study and experimental data.