Modelos de regressão para a predição da produtividade de milho no Estado do Paraná (Brasil) entre os anos de 2012 a 2014

AUTOR(ES)

Seffrin, Rodolfo, Araújo, Everton Coimbra de, Bazzi, Claudio Leones

FONTE

Acta Sci., Agron.

DATA DE PUBLICAÇÃO

29/03/2018

RESUMO

RESUMO. O presente estudo visou identificar áreas com correlação e autocorrelação espacial para a produtividade de milho e suas variáveis preditoras (temperatura média, precipitação pluvial, radiação solar, potencialidade agrícola do solo e altitude), e também, verificar o modelo de regressão espacial mais adequado para a explicação da cultura. O estudo foi realizado utilizando dados de municípios do estado do Paraná referente a safras de verão dos anos agrícolas de 2011/2012, 2012/2013 e 2013/2014. Para determinar o modelo de regressão mais apropriado para a estimativa da produtividade de milho, foi adotado o diagnóstico estatístico do modelo de regressão OLS - Ordinary Least Square. Para todos anos agrícolas foi recomendado a utilização do modelo de regressão espacial SAR - Spatial Lag Model, sendo que apenas para o ano agrícola 2013/2014 pode ser recomendado o modelo Spatial Error Model (CAR). A regressão espacial (SAR e CAR) adotada para a estimativa da produtividade de milho em diferentes anos, obteve melhores resultados quando comparada com os resultados da regressão que não incorpora a autocorrelação espacial dos dados (OLS). O coeficiente de determinação R², os critérios de informação bayesiano (BIC) e o máximo valor do logaritmo da função verossimilhança (Log-likelihood), apresentou melhora significativa na estimação da produtividade do milho quando utilizado SAR e CAR.

ASSUNTO(S)

autocorrelação espacial índice de moran regressão espacial modelo do erro espacial modelo espacial auto regressivo.

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