Estimativa da relação hipsométrica com modelos não lineares ajustados por métodos bayesianos empíricos

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorMoreira, Monica Fabiana Bento-
Autor(es): dc.creatorThiersch, Cláudio Roberto-
Autor(es): dc.creatorAndrade, Marinho Gomes de-
Autor(es): dc.creatorScolforo, José Roberto Soares-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:00:35Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:00:35Z-
Data de envio: dc.date.issued2016-04-19-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-01-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-01-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://www.cerne.ufla.br/site/index.php/CERNE/article/view/1086-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/14468-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1152348-
Descrição: dc.descriptionIn this paper we propose a Bayesian approach to solve the inference problem with restriction on parameters, regarding to nonlinear models used to represent the hypsometric relationship in clones of Eucalyptus sp. The Bayesian estimates are calculated using Monte Carlo Markov Chain (MCMC) method. The proposed method was applied to different groups of actual data from which two were selected to show the results. These results were compared to the results achieved by the minimum square method, highlighting the superiority of the Bayesian approach, since this approach always generate the biologically consistent results for hipsometric relationship.-
Descrição: dc.descriptionNeste trabalho, está sendo proposta uma abordagem bayesiana para resolver o problema de inferência com restrições nos parâmetros, em modelos não lineares que representam a relação hipsométrica em clones de Eucalyptus sp. As estimativas Bayesianas são calculadas com a técnica de simulação de Monte Carlo em Cadeia de Markov (MCMC). O método proposto foi aplicado a diferentes conjuntos de dados reais, dos quais foram selecionados dois para mostrar os resultados obtidos. Estes foram comparados aos obtidos pelo método de mínimos quadrados, destacando-se a superioridade da abordagem Bayesiana empírica proposta, uma vez que esta abordagem sempre gera resultados coerentes biologicamente para a relação hipsométrica.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Publicador: dc.publisherCERNE-
Relação: dc.relationhttp://www.cerne.ufla.br/site/index.php/CERNE/article/view/1086/848-
Direitos: dc.rightsAttribution 4.0 International-
Direitos: dc.rightsAttribution 4.0 International-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
???dc.source???: dc.sourceCERNE; Vol 21 No 3 (2015); 405-411-
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???dc.source???: dc.source2317-6342-
???dc.source???: dc.source0104-7760-
Palavras-chave: dc.subjectRestriction parameters-
Palavras-chave: dc.subjectForest measurement-
Palavras-chave: dc.subjectBayesian inference-
Palavras-chave: dc.subjectRestrição nos parâmetros-
Palavras-chave: dc.subjectInferência bayesiana-
Palavras-chave: dc.subjectMensuração florestal-
Título: dc.titleEstimativa da relação hipsométrica com modelos não lineares ajustados por métodos bayesianos empíricos-
Título: dc.titleEstimate of the hypsometric relationship with nonlinear models fitted by empirical bayesian methods-
Tipo de arquivo: dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
Tipo de arquivo: dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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