Uma aplicação de modelos aditivos generalizados de locação, escala e forma (GAMLSS) para estimar a altura do Eucalipto

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X41710

Palavras-chave:

Curvas de Crescimento, Eucalypto, GAMLSS, Modelos Probabilísticos, Curtose

Resumo

Os Modelos Aditivos Generalizados para Locação, Escala e Forma (GAMLSS) são uma recente classe de modelos
que flexibiliza ainda mais a distribuição da variável resposta. A análise de regressão é muito utilizada para modelar fenômenos biológicos e suas diversas modalidades têm atendido a necessidade do seu uso com precisão.
Porém, existem situações nas quais se torna indispensável o ajuste de modelos com pressupostos mais flexíveis
na especificação da distribuição da variável resposta. Os Modelos Aditivos Generalizados para Locação, Escala e
Forma (GAMLSS) são uma recente classe de modelos que auxiliam o pesquisador a entender o comportamento
de fenômenos biológicos, tornando a distribuição da variável resposta mais flexível. O estudo das curvas de
crescimento de plantas tem ampla aplicação em pesquisas na área agropecuária, dessa forma, conhecer os
hábitos de crescimento e desenvolvimento de espécies florestais é crucial para programas de reflorestamento e
nas mais diversas pesquisas. O objetivo do estudo foi modelar o crescimento do eucaliptos, por meio do ajuste
de Modelos Aditivos Generalizados para Locação, Escala e Forma, afim de promover melhorias. Considerando
todos os parâmetros com efeito da variável independente (tempo) sob a modelagem da classe GAMLSS, o modelo de distribuição ST3 foi o que apresentou melhores resultados.

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Biografia do Autor

Tiago Almeida Oliveira, Universidade Estadual da Paraíba

Bacharel em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba - UEPB (2006). Mestre em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras - UFLA (2008). Doutor em Estatística e Experimentação Agronômica - Esalq/Usp (2012). Revisor dos periódicos: Revista Brasileira de Biometria (RBB) e Revista Brasileira de Parasitologia Veterinária (RBPV). Membro do grupo de pesquisa estatística aplicada e computacional da Universidade Estadual da Paraíba. Atualmente é Professor Doutor nível C e Chefe Adjunto do Departamento de Estatística da Universidade Estadual da Paraíba - UEPB. Foi Coordenador Adjunto do curso de Bacharelado em Estatística (UEPB) entre 2014-2016 e Coordenador do Curso de Estatística (UEPB) entre 2016-2018. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Planejamento de Experimentos, Análise de Sobrevivência e Modelos de Regressão. Sua linha de Pesquisa no Mestrado foi a de Planejamento de Experimentos com proeminência em Análise de Covariância. No Doutorado sua linha de Pesquisa foi a de Estatística Genética com ênfase em Melhoramento Genético Animal. (Texto informado pelo autor).

Sílvio Fernando Alves Xavier Júnior, Universidade Estadual da Paraíba - UEPB

Licenciado em Matemática (UFPE).

Possui Mestrado em Biometria e Estatísitica Aplicada (UFRPE).

Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada (UFRPE). Realizou estágio sanduíche na Texas A & M University (duração de 6 meses), United States, Biological and Agricultural Engineering Department.

Coordenador do curso de Estatística (CCT/UEPB), presidente do colegiado do curso de Estatística.

Membro do PROFMAT - UEPB.

Áreas de interesse: Estatística Aplicada, Inferência Estatística, MF-DFA, Markov Chain, PSO, Entropia e Análise de Tendências. 

Gláucia Amorim Faria, UNESP - Ilha Solteira

Docente em RDIDP vinculado aos programas de Pós Graduação em Agronomia e Ciência e Tecnologia Animal da FEIS/UNESP. Professora da área de Estatística Aplicada do departamento de matemática da FEIS/UNESP. Possui graduação em Engenharia Agronômica pela Universidade Federal da Bahia (2002), mestrado em Ciências Agrárias, linha de pesquisa biotecnologia, melhoramento genético e conservação de recursos genéticos, pela Universidade Federal da Bahia (2004), Mestrado em Estatística e Experimentação pela Universidade Federal de Lavras (UFLA); Doutorado em Agronomia, especialidade Sistemas de Produção, linha de pesquisa Estatística e Experimentação Agropecuária, pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2008), desenvolveu pós doutorado no NBIO (Núcleo de Melhoramento Genético) da UFRB, nas linhas de pesquisa Melhoramento Genético, Biotecnologia e Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal do Recôncavo da Bahia. Desenvolveu Pós Doutorado na área de Estatística e Experimentação pela UFLA. Foi professora Efetiva na área de Estatística Aplicada na UDESC-CEO. Foi professora na área de métodos quantitativos na Faculdade de Ciência e Tecnologia Albert Einstein, lecionou aulas de Bioestatística, Experimentação Agropecuária e Experimentação Zootécnica nos cursos de Medicina Veterinária, Zootecnia, Engenharia Agronômica, Engenharia Ambiental, Engenharia Florestal e Engenharia de Pesca na Universidade Federal do Recôncavo da Bahia. Lecionou aulas na área ambiental e metodológica no curso de Pós Graduação em Gestão Ambiental do ICLA. Tem experiência nas áreas Melhoramento Vegetal, Recursos Genéticos, Biotecnologia, Estatística e Experimentação Agropecuária.

Beatriz Garcia Lopes, Doutoranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ -USP.

Doutoranda em Estatística e Experimentação Agronômica pela USP/ESALQ. Foi Aluno Bolsista pelo Departamento de Matemática (DMAT) - UNESP/FEIS; disciplinas ministradas (Graduação): Estatística e Probabilidade (Engenharia Elétrica) e Estatística (Zootecnia). Mestrado em Agronomia (PPGA) - "Sistema de Produção pela UNESP - Campus de Ilha Solteira (UNESP/FEIS). Tem como áreas de atuação: Probabilidade e Estatística e Estatística Experimental. Trabalhou em projetos de Iniciação Científica como: Micropropagação de espécies de maracujazeiro,Tamanho ideal de parcelas para experimentos em casa de vegetação com a cultura do eucalipto, Avaliação do Coeficiente de Variação para Experimentos de Estabelecimentos in vitro da Cultura do Maracujazeiro, Comparação de Modelos de Crescimento aplicado à Cultura do Jatobá. Atuou como membro do Laboratório de Estatística Aplicada - LEA da FEIS/UNESP, financiado pela FAPESP e do grupo de pesquisa LCTV - Laboratório de Cultura de Tecidos Vegetais.

Ednário Mendonça Barbosa, Universidade Estadual da Paraíba

Possui bacharelado em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba (2014) e mestrado em Matemática (bolsista CAPES), com área de concentração em Estatística, pela Universidade Federal de Campina Grande (2017). Atualmente é professor substituto do Departamento de Estatística da Universidade Estadual da Paraíba e presta serviços de consultoria estatística e análise de dados para acadêmicos e empresas.

 

Ana Patrícia Bastos Peixoto, Departamento de Estatística - Universidade Estadual da Paraíba.

Possui graduação em Engenharia Agronômica pela Universidade Federal da Bahia (2006) e mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2009). Doutora pela Universidade de São Paulo -Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", Professora do Departamento de Estatística da Universidade Estadual da Paraíba.

 

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Publicado

2020-05-13 — Atualizado em 2022-04-18

Versões

Como Citar

Oliveira, T. A., Xavier Júnior, S. F. A., Faria, G. A., Lopes, B. G., Barbosa, E. M., & Peixoto, A. P. B. (2022). Uma aplicação de modelos aditivos generalizados de locação, escala e forma (GAMLSS) para estimar a altura do Eucalipto. Ciência E Natura, 42, e15. https://doi.org/10.5902/2179460X41710 (Original work published 13º de maio de 2020)

Edição

v. 42 (2020): CIÊNCIA E NATURA: Edição Comemorativa – 40 ANOS

Seção

Meio Ambiente

Licença

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