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Modelos de regressão ajustados a dados espaciais de áreas com sementes melhoradas de milho em Moçambique
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1163591
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Chipenete, Cláudio Francisco | - |
| Autor(es): dc.creator | Chipenete, Gisela Hélnia Nunes | - |
| Autor(es): dc.creator | Lima, Renato Ribeiro de | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:33:09Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:33:09Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-08-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-08-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2021 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/53340 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.34117/bjdv8n3-279 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1163591 | - |
| Descrição: dc.description | A regionalized variable represented by area data is one in which the observations have a geographic reference and come from regions such as villages, localities, municipalities, districts, provinces or some delimited area in space. For each of these regions, these data are generally presented in the form of averages,rates, proportions, among others. These types of spatial data are often referred to simply as area data. In studies with this type of data, if the interest is to adjust regression models or another type of model, the existence of spatial dependence between the observations must be taken into account. In this case, classical linear regression (OLS) models may not be appropriate. In such cases, the option has been to use models indicated for area data, such as spatial lag autoregressive (SAR) or correlated spatial error (SEM) models. In this article, the objective was to evaluate, in a practical way, the quality of fit of these three models: SAR, SEM and OLS. In addition, the effect of the spatial weighting matrix W on the goodness of fit, an essential component in the first two models, was evaluated. As for the data, they come from an agricultural survey, referring to the use of improved maize seeds in Mozambique. The contribution of some covariates of interest to farmers using such seeds was also evaluated. The main result is that the SAR model was the one that best fitted the data, followed by SEM, and finally OLS. In addition, it was observed that the specification of the W matrix can influence the quality of the model's fit. | - |
| Descrição: dc.description | Uma variável regionalizada representada por dados de área é aquela em que as observações possuem uma referência geográfica e provem de regiões como aldeias, localidades, municípios, distritos, províncias ou alguma área delimitada no espaço. Para cada uma dessas regiões, esses dados, em geral, se apresentam na forma de média, taxas, proporções, dentre outras. Geralmente, esses tipos de dados espaciais são denominados simplesmente por dados de área. Em estudos com esse tipo de dado, se o interesse é ajustar modelos de regressão ou outro tipo de modelo, deve-se levar em conta a existência de dependência espacial entre as observações. Nesse caso, modelos clássicos de regressão linear (OLS) podem não ser apropriados. Em tais casos, a opção tem sido o uso de modelos indicados para dados de área, como os autorregressivos de defasagem espacial (SAR) ou de erros espaciais correlacionados (SEM). Neste artigo, o objetivo foi avaliar de forma prática, a qualidade do ajuste desses três modelos: SAR, SEM e OLS. Além disso, foi avaliado o efeito da matriz de ponderação espacial W na qualidade de ajuste, um componente essencial nos dois primeiros modelos. Quanto aos dados, são provenientes de um inquérito agrícola, referente ao uso de sementes melhoradas de milho em Moçambique. Também foi avaliada a contribuição de algumas covariáveis de interesse para os agricultores que utilizam tais sementes. O principal resultado, é que o modelo SAR foi aquele que melhor se ajustou aos dados, seguido do SEM, e por último OLS. Além disso, foi observado que a especificação da matriz W pode influenciar na qualidade do ajuste do modelo. | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Revistas Brasileiras Publicações de Periódicos e Editora Ltda. | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | Brazilian Journal of Development | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Dependência espacial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelos de regressão | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Spatial dependence | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Regression models | - |
| Título: dc.title | Modelos de regressão ajustados a dados espaciais de áreas com sementes melhoradas de milho em Moçambique | - |
| Título: dc.title | Regression models fitted to spatial area data which used improved maize seeds in Mozambique | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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