dc.contributor.advisor | Souza, Adriano Mendonça | |
dc.creator | Kilca, Ricardo de Vargas | |
dc.date.accessioned | 2016-10-19T14:42:30Z | |
dc.date.available | 2016-10-19T14:42:30Z | |
dc.date.issued | 2009-08-10 | |
dc.date.submitted | 2009 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/2250 | |
dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2009. | por |
dc.description.abstract | Fisher’s discriminant analysis (FDA) is a dimension reduction method which finds an optimal
linear transformation that maximizes the independents variables between-class scatter and
minimize the within-class scatter. Was used FDA to improve an existing classification
scheme by identifying those structural vegetation atributes that can jointly differentiate among
a set of forest in the Pampa biome, southern of Brazil. The study were conducted in data base
on 5 ha tree-plots of Forest’s Inventory of Rio Grande do Sul State. Before analysis all
premisses for analysis was garanted. In forward stepwise analysis all variables contributes for
created the Fisher discriminant functions (FDF). The FDF1 accounts 74,7% of the
discriminating ability of the discriminanting variables and FDF2 accounts 14%. The canonical
correlation associated with the two function was > 90. In FDF1 implying a relation with
atributes: species richness, commercial height and total height of trees. The FDF2 the
relationship are with atributes basal área and maximum DBH in plot. All of 50 cases werw
successfully classificated by FDA. These methodology and results should provide useful
information for studies conducted in the classification forests in Rio Grande do Sul State and
may be applicable to classification forests the other biomes of Brazil with properties
measurement issues comparable to those Invetory. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Análise discriminante de Fisher | por |
dc.subject | Florestas subtropicais | por |
dc.subject | Bioma Pampa | por |
dc.title | Emprego da análise discriminante de Fischer para classificar tipos de florestas no bioma Pampa, RS, Brasil | por |
dc.title.alternative | Using Fisher’s discriminant analysis for classify forests on Pampa biome, RS, Brazil | eng |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil. | por |
dc.degree.specialization | Estatística e Modelagem Quantitativa | por |
dc.description.resumo | A análise discriminante de Fisher (ADF) é um método estatístico multivariado de redução de
dimensão que tem por objetivo criar uma transformação linear ótima das variáveis
independentes que maximize a diferença entre grupos e minimize as diferenças entre os
grupos. Foi usada a ADF para desenvolver um esquema de classificação utilizando atributos
estruturais florestais para diferenciar tipos de fitofisionomias florestais no bioma Pampa do
Rio Grande do Sul, Brasil. O estudo foi conduzido em um banco de dados que representou 5
ha do Inventário Florestal do Estado do Rio Grande do Sul. Antes da análise todas as
premissas da análise discriminante foram cumpridas. O método Stepwise incluiu todas as oito
variáveis no modelo discriminante. A primeira função discriminante (FD1) do modelo
representou 74,7% de habilidade de discriminação dos grupos pelas variáveis e a segunda
função discriminante (FD2) gerou 14%. A correlação canônica associada com essas duas
funções foi elevada (r=90). A FD1 esteve mais relacionada com as variáveis estruturais altura
total, altura comercial e riqueza de espécies. A FD2 apresentou mais relação com as variáveis,
área basal e DAP máximo. O modelo classificou todas as 50 unidades amostrais em seus
devidos grupos. Essa metodologia proporcionou informações úteis e inéditas de que as
fitofisionomias no Pampa podem ser classificadas quanto as suas diferenças estruturais e
assim, sustentaram a hipótese de que o método pode ser empregado em outros biomas do
Brasil em que sejam disponíveis dados de inventários florestais. | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Naturais e Exatas | por |