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Previous issue date: 2005-06-15 / The objective of this work was to use multivariate and univariate statistical methods, in the selection of independent variables, in mathematical models, in the construction of volume tables for Leucaena leucocephala, looking for reduction in time and costs, without loss of precision. The data came from an experiment carried out at the Experimental Station of the Institute of Agriculture Research (IPA), Caruaru-PE. It was used 201 trees of leucena that had their volumes (dependent variable) measured by the method of Smalian, and 20 variables independent measured in the same trees. For the selection of the independent variables the following methods were used: Principal Components, Cluster Analysis, Maximum and Minimum R2, Stepwise, Forward, Backward and Criterion of Akaike. In the general, the univariate and multivariate methods used in the selection of independent variables for volume models, showed similar responses, even though they had different structures in relation to the independent variables, since the number of those variables is high. Besides the applied statistical tests, the researcher'sjudgment about the relevance of the selected independent variables in the final equations has a great importance, mainly, in the reduction of costs and sampling errors. / O objetivo deste trabalho foi utilizar métodos estatísticos univariados e multivariados na seleção de variáveis independentes, em modelos matemáticos, para a construção de tabelas de volumes para Leucaena leucocephala, visando reduzir tempo e custos sem perda de precisão. Os dados foram provenientes de um experimento conduzido na Estação Experimental da Empresa Pernambucana de Pesquisa Agropecuária (IPA), Caruaru-PE. Foram utilizadas 201 árvores de leucena, que tiveram seus volumes cubados pelo método de Smalian, e 20 variáveis independentes medidas nas mesmas árvores. Para a seleção das variáveis independentes foram utilizados os seguintes métodos: Componentes Principais, Análise de Agrupamento, R2 Máximo e Mínimo, Stepwise, Forward, Backward e Critério de Akaike. No geral, os métodos univariados e multivariados empregados no descarte de variáveis independentes para modelos volumétricos, conduzem a respostas semelhantes, mesmo que possuam estruturas diferentes em relação às variáveis independentes, desde que o número dessas variáveis seja elevado. Além dos testes estatísticos aplicados, o julgamento do pesquisador sobre a relevância das variáveis selecionadas nas equações resultantes, é de grande importância, principalmente, na redução de custos e do erro de amostragem
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede2/4450 |
| Date | 15 June 2005 |
| Creators | ARAÚJO, Adalberto Gomes de |
| Contributors | SILVA, José Antônio Aleixo da, FERREIRA, Rinaldo Luiz Caraciolo, MARINO, Jacira Guiro, MENDES, Paulo de Paula |
| Publisher | Universidade Federal Rural de Pernambuco, Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada, UFRPE, Brasil, Departamento de Estatística e Informática |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE, instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco, instacron:UFRPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 768382242446187918, 600, 600, 600, -6774555140396120501, -5836407828185143517 |
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