ESTIMATIVA DA RELAÇÃO HIPSOMÉTRICA COM MODELOS NÃO LINEARES AJUSTADOS POR MÉTODOS BAYESIANOS EMPÍRICOS

AUTOR(ES)

Moreira, Monica Fabiana Bento, Thiersch, Cláudio Roberto, Andrade, Marinho Gomes de, Scolforo, José Roberto Soares

FONTE

CERNE

DATA DE PUBLICAÇÃO

2015-09

RESUMO

RESUMO Neste 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.

ASSUNTO(S)

restrição nos parâmetros inferência bayesiana mensuração florestal

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