Manejo

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA-UDESC
CENTRO DE CIÊNCIAS AGROVETERINÁRIAS-CAV
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA FLORESTAL
GRADUANDOS (AS): HELENA CRISTINA VIEIRA
PATRÍCIA DOS SANTOS
THAÍS PIAZZA

MANEJO FLORESTAL
ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR
Estimativas de volume, diâmetro e altura.

LAGES
2013

1. Análise de Regressão Linear

A regressão linear tem sido usada com ênfase na solução de grande parte dos problemas florestais, especialmente quando se pretende obter estimativas de parâmetros da floresta com o mínimo de custo e tempo, através do uso de relações matemáticas que possibilitam obter essas estimativas de forma indireta, que são chamadas equações de regressão. (BRENA, D.A; SILVA, J. N. M; SCHNEIDER, P.R. 1999).
Sendo que, a análise de regressão é uma metodologia estatística que utiliza a relação entre duas ou mais variáveis quantitativas (ou qualitativas) de tal forma que uma variável pode ser predita a partir de outra.
O objetivo principal da análise de regressão é predizer o valor da variável dependente Y dado que seja conhecido o valor da variável independente X. A equação de regressão é a fórmula algébrica pela qual se determina Y.

2. Modelos matemáticos

Número da equação
Modelo matemático
Autores
1

Schumacker
2

Backman
3

Backman modificado
4

Prodan
5

Prodan modificado
6

Hoerl
7

Moissev
8

Gram

3. Critérios de seleção do melhor modelo

Para a escolha do melhor modelo devem-se ser levados em consideração alguns critérios como o Coeficiente de Determinação (R²ajustado); Erro Padrão de Estimativa (SXY); Coeficiente de Variação (CV); F da análise ANOVA, além da análise de resíduos.

3.1. Coeficiente de determinação (R² ajustado)

O coeficiente de variação é usado como medida de qualidade do ajuste. Trata-se de uma medida da proporção da variabilidade em uma variável que é explicada pela variabilidade da outra. É pouco comum que se tenha uma correlação