MODELAGEM DO CRESCIMENTO DE CLONES DE Eucalyptus USANDO O MODELO DE CHAPMAN-RICHARDS COM DIFERENTES DISTRIBUIÇÕES SIMÉTRICAS DOS ERROS

MODELING THE GROWTH OF Eucalyptus CLONES USING THE CHAPMAN-RICHARDS MODEL WITH DIFFERENT SYMMETRICAL ERROR DISTRIBUTIONS

RESUMO

Objetivou-se neste trabalho estimar o crescimento em altura de clones de Eucalyptus usando o modelo de Chapman-Richards, considerando para os erros as distribuições: normal, t de Student (t) e Cauchy. Foram utilizados dados de clones de híbrido entre Eucalyptus urophylla x Eucalyptus tereticornis x Eucalyptus pellita (polinização controlada), do Módulo de Experimentação Florestal para o Polo Gesseiro do Araripe, implantado em 2002. Utilizaram-se 83 árvores cujas alturas foram medidas durante seis anos e meio. Os parâmetros do modelo de Chapman-Richards foram obtidos maximizando a função de log-verossimilhança. Para comparação dos modelos foram utilizados os critérios de informação de Akaike (CIA) e Bayesiana (CIB) e o erro percentual absoluto médio (EPAM). O modelo usando a distribuição t de Student com 2 graus de liberdade (t2) obteve menores valores de CIA e CIB enquanto que o modelo de Cauchy obteve menor valor para o EPAM. Os resultados indicam que o modelo, considerando distribuição t para os erros, apresentou melhores estimativas do crescimento em altura de clones híbrido de Eucalyptus no Polo Gesseiro de Pernambuco.

Palavras-chave: máxima verossimilhança; modelos simétricos; distribuições robustas

ABSTRACT

The objective of this work was to estimate the height growth of Eucalyptus using the Chapman-Richards model considering for the errors the distributions normal, Student t (t) and Cauchy. The data set came from one hybrid clone of Eucalyptus urophylla x Eucalyptus tereticornis x E. pellita (controlled pollination), of the Forestry Experimental Module in the Gypsum Pole of Araripe, established in 2002. Eighty-three trees were used which heights were measured in all trees for six and half years. The parameters of the Chapman- Richards model were obtained maximizing the log-likelihood function. For comparison of the adjusted models were used the criteria of Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian (BIC) and the mean absolute percentage error (MAPE). The model using the t distribution with 2 degrees of freedom (t2) had lower values of AIC and BIC and the model of Cauchy had lower value for MAPE. The results indicate that the model considering the t distribution for the errors presented best estimates of height growth of Eucalyptus hybrid clones in Gypsum Pole of Pernambuco.

Keywords:  maximum likelihood; symmetrical models; robust distributions

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  Oct-Dec 2012