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dc.contributor.advisorMoraes, Anaelena Bragança de
dc.creatorGreff, Luiz Thiago Brondani
dc.date.accessioned2016-07-12T14:38:47Z
dc.date.available2016-07-12T14:38:47Z
dc.date.issued2012-02-28
dc.date.submitted2012
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/1894
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2012.por
dc.description.abstractThis study was conducted in a fragment of Araucaria Forest in the state of Rio Grande do Sul, aiming to build a logistic model for mortality of trees, identify the associated factors and assess the quality of the fit of this model. For this, use has been made of two groups that are part of the database of the Brazilian Program for Long-Term Ecological Research for the year 2006. Morphometric variables were tested: diameter at breast height, total height, diameter increment, degree of slimness, canopy class, site variables: maximum diameter, height, basal area, density of live trees, and a variable contest: basal area larger. Through the analysis of univariate and multiple logistic regression identified the variables that influence mortality and the magnitude of this influence. In the model tested three methods for selecting variables enter, forward and backward. To evaluate the logistic model used the likelihood ratio test, Nagelkerke R ², Hosmer and Lemeshow test, among others. 1672 trees were used, and 4% of these trees were dead. As a main result it is emphasized that the three methods of variable selection shaped a final model is identical, which was significant by the test of likelihood ratio (p-value <0.001), with R ² of Nagelkerke of 0.144, not significant for the Test Hosmer and Lemeshow (p-value = 0.235), however the model is of little predictive ability. The variables associated with tree mortality were increasing in diameter, total height and density of living trees, all exerting a negative influence on tree mortality.eng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectModelagem da mortalidadepor
dc.subjectEspécies arbóreaspor
dc.subjectModelo logísticopor
dc.subjectFloresta com araucáriapor
dc.titleRegressão logística aplicada ao estudo da mortalidade de árvores em fragmento da floresta ombrófila mista no RSpor
dc.title.alternativeLogistic regression applied on the study of mortality of trees on fragment of the mixed rain forest on the RSeng
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso de Especializaçãopor
dc.degree.localSanta Maria, RS, Brasil.por
dc.degree.specializationEstatística e Modelagem Quantitativapor
dc.description.resumoEste estudo foi realizado em fragmento da Floresta Ombrófila Mista, no estado do Rio Grande do Sul, tendo como objetivos construir um modelo logístico para a mortalidade de árvores, identificar os fatores associados e avaliar a qualidade do ajuste desse modelo. Para isso, fez-se uso de dois conglomerados que fazem parte da base de dados do Programa Brasileiro de Pesquisas Ecológicas de Longa Duração, referente ao ano de 2006. Foram testadas variáveis morfométricas: diâmetro a altura do peito, altura total, incremento em diâmetro, grau de esbeltez, classe de copa; variáveis de sítio: diâmetro máximo, altura média, área basal, densidade de árvores vivas; e uma variável de competição: Basal area larger. Por meio das análises de regressão logística univariada e múltipla identificaram-se as variáveis que influenciam a mortalidade e a magnitude dessa influência. Na modelagem foram testados três métodos de seleção de variáveis: enter, forward e backward. Para avaliar o modelo logístico utilizou-se o teste da razão de verossimilhança, R² de Nagelkerke, Teste de Hosmer e Lemeshow, entre outros. Foram utilizadas 1672 árvores, sendo que 4% dessas eram árvores mortas. Como resultado principal destaca-se que os três métodos de seleção de variáveis modelaram um modelo final idêntico, o qual foi significativo pelo teste da razão de verossimilhança (p-valor < 0,001), com R² de Nagelkerke de 0,144, e não significativo pelo Teste de Hosmer e Lemeshow (p-valor = 0,235), no entanto o modelo é de pequena capacidade preditiva. As variáveis associadas à mortalidade das árvores foram o incremento em diâmetro, a altura total e a densidade de árvores vivas, todas exercendo influência negativa na mortalidade das árvores.por
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências Naturais e Exataspor


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