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Proje??o do diametro de árvores de Hevea brasiliensis por meio de modelos mistos n?o lineares

机译:HEVEA树直径Brasiliensis通过混合模型进行投影N≤kinear

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摘要

O estudo teve como objetivo avaliar a acurácia de modelos mistos n?o lineares na proje??o do crescimento em diametro de árvores individuais de Hevea brasiliensis. A área de estudo está localizada no município de Linhares, Espírito Santo e possui área total de 784 m2. As árvores est?o plantadas no espa?amento de 2,0 x 2,0 m. As medi??es do diametro a 1,3 m do solo das árvores foram realizadas anualmente dos dois aos 14 anos de idade. Foram ajustados três modelos n?o lineares considerando efeitos fixos e efeitos aleatórios, sendo estes os modelos de Pienaar e Schiver, Mitscherlich e Chapman-Richards. A avalia??o das estimativas geradas pelos modelos mistos e fixos foi realizada, tanto para o ajuste como para a proje??o, com base no coeficiente de correla??o (r), viés [V (%)], relative root mean square error [RMSE(%)]. O desempenho dos modelos de regress?o quando considerado também efeitos aleatórios foi superior aos modelos de efeito fixo, sendo capaz de modelar a heterocedasticidade e a autocorrela??o observada na análise gráfica dos ajustes dos modelos com efeito fixo. ?O RMSE mais baixo dos modelos de efeito fixo foi 4,53% e para o efeito misto foi 3,71%. Quando comparado o valor de RMSE da proje??o, o menor valor obtido com o modelo de efeito fixo foi de 22% e com efeito misto de 4,38%. A utiliza??o de modelos de efeitos fixos e aleatórios resultou em ganhos significativos de acurácia, boa aplica??o em dados agrupados e permitiu modelar a heterocedasticidade e a autocorrela??o dos dados.
机译:针对这项研究,以评估增长的巴西橡胶树的个别树木的直径投影混合模型的准确性N +线性。研究区位于在Linhares,圣埃斯皮里图州的直辖市,具有784平方米的总面积。树木种植在2.0×2.0米的空间。在1.3米直径的测量从树上的地面,从两到14岁每年进行一次。三个线性模型进行了调整考虑固定效应和随机效应,这些都是Pienna和Schiver,米切利希和查普曼 - 理查兹的车型。进行通过混合和固定模型产生的估计值的评估,既为调整和用于在投影,基于相关系数(R),偏压[V(%)],相对均方根误差[RMSE(% )]。在回归模型中考虑时,表现也随机效应比固定效应模型更高,能够在固定效应模型的调整的图形分析观察模型heterocedasticity和autocorrelate。固定效应模型的下RMSE为4.53%,而对于混合效果为3.71%。当相比于投影的RMSE值,与固定效应模型获得的较低的值是22%和4.38%混合的效果。采用固定和随机效应模型导致的分组数据的精度,良好的应用显著的收益,并允许模型heterocedasticity和数据autocorrelate。

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