Original Sinh-Arcish model (SHASHo) applied to the Volume (m³) of Eucalyptus spp

Authors

  • Rayane Santos Leite Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE
  • Ana Patricia Bastos Peixoto Universidade Estadual da Paraíba
  • Kerolly Kedma Felix do Nascimento Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Diego Alves Gomes Universidade Federal Rural de Pernambuco https://orcid.org/0000-0003-2108-4672
  • André Luiz Pinto dos Santos Universidade Federal Rural de Pernambuco https://orcid.org/0000-0002-7703-2102
  • Fábio Sandro dos Santos Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • José Antônio Aleixo da Silva
  • Tiago Almeida Oliveira Universidade Estadual da Paraíba

Keywords:

Factor Assay, Planted Forests, Statistical Modeling

Abstract

Quando se refere a plantio de florestas energéticas é interessante conseguir detectar o estoque dessas. A distribuição do volume é uma ferramenta que indica o estoque de produção. Diante disto, objetivou-se a realização do presente trabalho para modelar a produtividade de três clones de Eucalyptus spp. em cinco espaçamentos distintos por meio do Volume (m³), plantados no Polo Gesseiro do Araripe - Pernambuco, testou-se os modelos da classe Modelos Aditivos Generalizados para Locação, Escala e Forma (GAMLSS) que compreende uma vasta série de distribuições para variável resposta que agregam funções de suavização e modelos flexíveis capazes de fazer uma melhor descrição da realidade. E selecionar as melhores equações com base no critério de Akaike generalizado (GAIC), pelas análises gráficas dos resíduos, gráfico worm plot. Verificou-se que sob o modelo Sinh-Arcsinh original (SHASHo) encontrou-se o melhor ajuste e que por meio do teste de Tukey em média o clone 3 nos espaçamentos 4 e 3 propiciou um maior estoque de Volume (m³).

Author Biographies

Rayane Santos Leite, Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE

Mestranda em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE), Graduada em Estatística pela Universidade Estadual da Paraiba (UEPB), tendo atuado no Fundo Municipal de Defesa dos Direitos difusos-Procon de Campina Grande-PB, na área de pesquisas estatísticas quantitativas. Atuei na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Análise de Regressão. Fui bolsista PIBIC durante as cotas 2013-2014 e 2014-2015, trabalhando com temas voltados para modelos não lineares.

Ana Patricia Bastos Peixoto, Universidade Estadual da Paraíba

Possui graduação em Engenharia Agronômica pela Universidade Federal da Bahia (2006) e mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2009). Doutora pela Universidade de São Paulo -Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", Professora do Departamento de Estatística da Universidade Estadual da Paraíba.

Kerolly Kedma Felix do Nascimento, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Doutoranda em Biometria e Estatística Aplicada na Universidade Federal Rural de Pernambuco. Possui Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada (2017), Especialização em Matemática e Física pela Faculdade de Juazeiro do Norte (2012) e Graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade Regional do Cariri (2011). Tem experiência nas seguintes áreas: Matemática, Física, Probabilidade e Estatística Aplicada.

Diego Alves Gomes, Universidade Federal Rural de Pernambuco

em experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Modelagem Estatística em áreas multidisciplinares

André Luiz Pinto dos Santos, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Doutorado em andamento em Biometria e Estatística Aplicada na UFRPE, Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE (2015), e graduação em Bacharelado em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba - UEPB (2011).

Fábio Sandro dos Santos, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Possui graduação em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba (2015). Atualmente é discente no Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada na Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). Tem experiência na área de Probabilidade, Séries Temporais e Estatística, com ênfase em Probabilidade e Estatística Aplicada.

Tiago Almeida Oliveira, Universidade Estadual da Paraíba

Bacharel em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba - UEPB (2006). Mestre em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras - UFLA (2008). Doutor em Estatística e Experimentação Agronômica - Esalq/Usp (2012). Revisor dos periódicos: Revista Brasileira de Biometria (RBB) e Revista Brasileira de Parasitologia Veterinária (RBPV). Membro do grupo de pesquisa estatística aplicada e computacional da Universidade Estadual da Paraíba. Atualmente é Professor Doutor nível C e Chefe Adjunto do Departamento de Estatística da Universidade Estadual da Paraíba - UEPB. Foi Coordenador Adjunto do curso de Bacharelado em Estatística (UEPB) entre 2014-2016 e Coordenador do Curso de Estatística (UEPB) entre 2016-2018. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Planejamento de Experimentos, Análise de Sobrevivência e Modelos de Regressão. Sua linha de Pesquisa no Mestrado foi a de Planejamento de Experimentos com proeminência em Análise de Covariância. No Doutorado sua linha de Pesquisa foi a de Estatística Genética com ênfase em Melhoramento Genético Animal.

References

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Published

29-07-2019

How to Cite

Leite, R. S., Peixoto, A. P. B., Nascimento, K. K. F. do, Gomes, D. A., Santos, A. L. P. dos, Santos, F. S. dos, … Oliveira, T. A. (2019). Original Sinh-Arcish model (SHASHo) applied to the Volume (m³) of Eucalyptus spp. Sigmae, 8(2), 418–426. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/1008

Issue

Vol. 8 No. 2 (2019): Special issue: 64th RBRAS and 18th SEAGRO

Section

Applied Statistics

License

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