1000 resultados para REGRESSÃO LINEAR
Resumo:
O objetivo deste trabalho foi ajustar e testar modelos matemáticos simples, precisos e acurados para estimar a área foliar de macieiras 'Royal Gala' e 'Fuji Suprema' cultivadas sob tela antigranizo e em céu aberto. O experimento foi conduzido em pomar comercial no município de Vacaria-RS, nos ciclos vegetativos de 2008/2009 e 2009/2010. Equações de regressão linear e quadrática foram ajustadas para estimativa da área foliar em função das dimensões das folhas. A seleção dos melhores modelos baseou-se no quadrado médio do erro, no coeficiente de determinação, no erro-padrão da estimativa e na significância dos coeficientes das equações. A área foliar estimada pelos melhores modelos foi comparada com dados obtidos de medição por planímetro e estimados por fotografias digitais. A prova dos modelos baseou-se na significância do coeficiente angular, na linha 1:1 e na raiz quadrada do quadrado médio do erro. Modelos linear e quadrático que consideram o comprimento e a largura das folhas estimam com acurácia e precisão a área foliar de macieiras 'Royal Gala' e 'Fuji Suprema', tanto sob tela antigranizo quanto em céu aberto. A área foliar de macieira estimada por modelos de regressão que utilizam comprimento e largura de folhas é similar à obtida por planímetro ou fotografia digital.
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Neste trabalho propôs-se um método para a construção de um modelo de regressão para determinar o Volume de Madeira Total da espécie florestal (Vochysia inundata ducke) Quaruba, em função de suas características (Diâmetro à Altura do Peito (DAP), Idade e Altura). O modelo foi determinado utilizando-se a técnica estatística multivariada de Análise de Fatores com do Método das Componentes Principais via Rotação Ortogonal do Tipo Varimax para Extração dos Fatores, procurando contornar o problema da Multicolinearidade. Por fim desenvolveu-se um modelo de Regressão Linear Simples com base nos Escores Fatoriais. O modelo determinado apresentou-se de fácil interpretação e utilização, usando-se um fator e proporcionando um bom ajuste (R² = 96 %) aos dados e uma boa capacidade preditiva. Ele atendeu a todas as suposições teóricas para sua existência e utilização.
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Nesse artigo, tem-se o interesse em avaliar diferentes estratégias de estimação de parâmetros para um modelo de regressão linear múltipla. Para a estimação dos parâmetros do modelo foram utilizados dados de um ensaio clínico em que o interesse foi verificar se o ensaio mecânico da propriedade de força máxima (EM-FM) está associada com a massa femoral, com o diâmetro femoral e com o grupo experimental de ratas ovariectomizadas da raça Rattus norvegicus albinus, variedade Wistar. Para a estimação dos parâmetros do modelo serão comparadas três metodologias: a metodologia clássica, baseada no método dos mínimos quadrados; a metodologia Bayesiana, baseada no teorema de Bayes; e o método Bootstrap, baseado em processos de reamostragem.
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O presente trabalho teve como objetivo determinar quais variáveis dimensionais da folha são mais adequadas para utilização na estimativa da área foliar do antúrio (Anthurium andraeanum), cv. Apalai, por meio de equação de regressão linear, e comparar o desempenho de diferentes funções de regressão obtidas com o uso de aprendizado de máquina (AM). A variável que melhor estimou a área foliar foi o produto das dimensões lineares (comprimento e largura), CxL, sendo a equação proposta Af = 0.9672 *C x L, com coeficiente de determinação (R²) de 0,99. Verificou-se, também, com o uso de AM, que as funções lineares são mais adequadas para a estimação da área foliar dessa espécie vegetal.
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A total of 3.035 lactations of Holstein cows from four farms in the Southeast, to check the influence of data structure of milk yield on the genetic parameters. Four dataset with different structures were tested, weekly controls (CW) with 122.842 controls, monthly controls (CM) 30.883, bimonthly controls (CB) with 15,837 and quarterly controls (CQ) with 12,702. The random regression model was used and was considered as random additive genetic and permanent environment effects, fixed effects of the contemporary groups (herd-year-month of test-day) and age of cow (linear and quadratic effects). Heritability estimates showed similar trends among the data files analyzed, with the greatest similarity between dataset CS, CM and CB. The dataset submitted all the CB estimates of genetic parameters analyzed with the same trend and similar magnitude to the CS and CM dataset, allowing the claim that there was no influence of the data structure on estimates of covariance components for the dataset CS, CM and CB. Thus, milk recording could be accomplished in a CB structure.
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O estudo teve por objetivo construir um modelo de regressão baseada no uso do solo para predizer a concentração material particulado inalável (MP10) no município de São Paulo, Brasil. O estudo se baseou na média de MP10 de 2007 de 9 estações de monitoramento. Obtiveram-se dados demográficos, viários e de uso do solo em círculos concêntricos de 250 a 1.000 m para compor o modelo. Calculou-se regressão linear simples para selecionar as variáveis mais robustas e sem colinearidade. Quatro variáveis entraram no modelo de regressão múltipla. Somente tráfego leve em círculos concêntricos <250 m permaneceu no modelo final, que explicou 63,8% da variância de MP10. Verificou-se que o método de regressão baseada no uso do solo é rápido, de fácil execução. Entretanto, este modelo se baseou em medições de MP10 de poucos locais.
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O presente trabalho teve como objetivo determinar quais variáveis dimensionais da folha são mais adequadas para utilização na estimativa da área foliar do antúrio (Anthurium andraeanum), cv. Apalai, por meio de equação de regressão linear, e comparar o desempenho de diferentes funções de regressão obtidas com o uso de aprendizado de máquina (AM). A variável que melhor estimou a área foliar foi o produto das dimensões lineares (comprimento e largura), CxL, sendo a equação proposta Af = 0.9672 *C x L, com coeficiente de determinação (R²) de 0,99. Verificou-se, também, com o uso de AM, que as funções lineares são mais adequadas para a estimação da área foliar dessa espécie vegetal.
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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Agronegócios, 2016.
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O gerenciamento de riscos climáticos requer informação sobre estados futuros de variáveis climáticas, geralmente representada por funções de distribuição de probabilidade acumulada (FDPA, P(Y?y) ou por sua funções complementares (P(Y>y)), ditas funções probabilidade de exceder (FPE). Uma variedade de métodos estatísticos tem sido utilizada para estimação de FPE, incluindo, modelos de regressão linear múltipla, regressão logística e métodos não paramétricos (MAIA et al, 2007; LO et al, 2008). Apesar de parecer intuitivo que a incerteza associada às estimativas das FPE é fundamental para os tomadores de decisão, esse tipo de informação raramente é fornecido. Modelos estatísticos de previsão baseados em séries históricas da variável de interesse (chuva, temperatura) e de preditores derivados de estados do oceano e da atmosfera (índices climáticos tais como: temperaturas da superfície do mar ? TSM, índice de oscilação sul, IOS, El Nino/Oscilação Sul - ENSO) se constituem em alternativas promissoras para auxílio às tomada de decisão, em escalas locais e regionais. O uso de tais indicadores permite incorporar mudanças de padrão derivadas de mudanças climáticas em modelos estatísticos que utilizam informação histórica. Neste trabalho, mostramos como o Modelo de Regressão de Cox (MRC; COX, 1972), tradicionalmente utilizado para modelagem de tempos de falha, em investigações na área médica e em ciências sociais, pode ser de grande utilidade para avaliação probabilística de riscos climáticos, mesmo para variáveis que não representam tempos de falha tais como chuva, produtividade de culturas, lucros, entre outras. O MRC pode ser utilizado para avaliar a influência de preditores (índices climáticos) sobre riscos de interesse (representados pelas FPE), estimar FPE para combinações específicas de preditores e incertezas associadas além de fornecer informação sobre riscos relativos, de grande valor para tomadores de decisão. Apresentamos dois estudos de caso nos quais o Modelo de Cox foi usado para investigar: a) o efeito do IOS e de um índice derivado de TSM do Pacífico sobre o início da estação chuvosa em Cairns (Austrália) e b) a influência o índice Nino 3.4, derivado de estados da TSM no Pacífico Equatorial sobre o chuva acumulada no período de Março a Junho em Limoeiro do Norte (Ceará, Brasil). O objetivo da apresentação desses estudos é meramente didático, para demonstrar o potencial do método proposto como ferramenta de auxílio à tomada de decisão.
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Remote sensing data are each time more available and can be used to monitor the vegetal development of main agricultural crops, such as the Arabic coffee in Brazil, since that the relationship between spectral and agronomical data be well known. Therefore, this work had the main objective to assess the use of Quickbird satellite images to estimate biophysical parameters of coffee crop. Test area was composed by 25 coffee fields located between the cities of Ribeirão Corrente, Franca and Cristais Paulista (SP), Brazil, and the biophysical parameters used were row and between plants spacing, plant height, LAI, canopy diameter, percentage of vegetation cover, roughness and biomass. Spectral data were the reflectance of four bands of QUICKBIRD and values of four vegetations indexes (NDVI, GVI, SAVI and RVI) based on the same satellite. All these data were analyzed using linear and nonlinear regression methods to generate estimation models of biophysical parameters. The use of regression models based on nonlinear equations was more appropriate to estimate parameters such as the LAI and the percentage of biomass, important to indicate the productivity of coffee crop.
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The aim of this study was to investigate the influence of different assessment time periods of submaximal tests on the determination of the maximal accumulated oxygen deficit (MAOD), through the adoption of different time slots of 4 to 6, 6 to 8 and 8 to 10 min. Ten cyclists with mean age of 27.5 ± 4.1 years, body mass 74.4 ± 12.7 kg and time experience of 9.8 ± 4.7 years participated in this study. The athletes underwent an incremental exercise test to determine the peak oxygen consumption (VO2peak), and four submaximal constant work-load test sessions (60, 70, 80 and 90% VO2peak) of 10 min in order to estimate the O2 demand (DEO2). The mean VO2 values obtained on each constant work-load for the 4 to 6, 6 to 8 and 8 to 10 min time-periods intervals were used to perform a linear regression between the intensity and O2 consumption for each time-period. In addition, the subjects performed one supramaximal rectangular test (110% VO2peak) for the quantification of MAOD. There was no significant difference in VO2 between the different time-periods for all submaximal tests (P> 0.05). Similarly, no significant difference was found in DEAO2 and MAOD (P> 0.05). Furthermore, the values of MAOD for the three time-periods intervals showed good agreement and strong correlation. Thus, the data suggest that the submaximal tests used to estimate the values of MAOD can be reduced, at least in this type of sample, and with the use of a cycle simulator.
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PURPOSE: To evaluate the knowledge glaucoma patients have about their disease and its treatment. METHODS: One hundred and eighty-three patients were interviewed at the Glaucoma Service of Wills Eye Hospital (Philadelphia, USA, Group 1) and 100 at the Glaucoma Service of University of Campinas (Campinas, Brazil, Group 2). An informal, relaxed atmosphere was created by the interviewer before asking a list of 18 open-ended questions. RESULTS: In Group 1, 44% of the 183 patients did not have an acceptable idea about what glaucoma is, 30% did not know the purpose of the medications they were taking, 47% were not aware of what was an average intraocular pressure, and 45% did not understand why visual fields were examined. In Group 2, 54% gave unsatisfactory answers to the question What is glaucoma?, 54% did not know the purpose of the medications they were taking, 80% were not aware of what was an average intraocular pressure, and 94% did not understand why visual fields were examined (p<0.001). Linear regression analysis demonstrated that level of education was positively correlated to knowledge about glaucoma in both groups (r=0.65, p=0.001). CONCLUSION: This study showed that patients' knowledge about glaucoma varies greatly, and that in an urban, American setting, around one third of the patients have minimal understanding, whereas in an urban setting in Brazil around two thirds of patients were lacking basic information about glaucoma. Innovative and effective methods are needed to correct this situation.
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PURPOSE: To determine the mean critical fusion frequency and the short-term fluctuation, to analyze the influence of age, gender, and the learning effect in healthy subjects undergoing flicker perimetry. METHODS: Study 1 - 95 healthy subjects underwent flicker perimetry once in one eye. Mean critical fusion frequency values were compared between genders, and the influence of age was evaluated using linear regression analysis. Study 2 - 20 healthy subjects underwent flicker perimetry 5 times in one eye. The first 3 sessions were separated by an interval of 1 to 30 days, whereas the last 3 sessions were performed within the same day. The first 3 sessions were used to investigate the presence of a learning effect, whereas the last 3 tests were used to calculate short-term fluctuation. RESULTS: Study 1 - Linear regression analysis demonstrated that mean global, foveal, central, and critical fusion frequency per quadrant significantly decreased with age (p<0.05).There were no statistically significant differences in mean critical fusion frequency values between males and females (p>0.05), with the exception of the central area and inferonasal quadrant (p=0.049 and p=0.011, respectively), where the values were lower in females. Study 2 - Mean global (p=0.014), central (p=0.008), and peripheral (p=0.03) critical fusion frequency were significantly lower in the first session compared to the second and third sessions. The mean global short-term fluctuation was 5.06±1.13 Hz, the mean interindividual and intraindividual variabilities were 11.2±2.8% and 6.4±1.5%, respectively. CONCLUSION: This study suggests that, in healthy subjects, critical fusion frequency decreases with age, that flicker perimetry is associated with a learning effect, and that a moderately high short-term fluctuation is expected.
Resumo:
Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física
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Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física