Modelo de regressão para a previsão de produtividade de cafeeiros no estado de Minas Gerais

dc.contributor.authorCarvalho, Luiz G. de
dc.contributor.authorSediyama, Gilberto C.
dc.contributor.authorCecon, Paulo R.
dc.contributor.authorAlves, Helena M. R.
dc.date.accessioned2018-12-10T11:35:00Z
dc.date.available2018-12-10T11:35:00Z
dc.date.issued2004-05
dc.description.abstractCom este trabalho, objetivou-se parametrizar e testar um modelo de regressão linear múltipla aplicado sobre os componentes principais mais significativos obtidos de séries de produtividades da cultura do café, representativas de três municípios da região Sul do Estado de Minas Gerais, tomando-se por base o modelo de Stewart et al.(1976), porém se acrescentando novas variáveis representadas por elementos agrometeorológicos, além das penalizações hídricas para os quatro trimestres do ciclo agrícola (julho a junho) da cultura. Tendo em vista ser o número de observações inferior à quantidade de variáveis, recorreu-se à análise multivariada de componentes principais para reduzir a dimensão do conjunto dessas variáveis. A análise de regressão linear múltipla foi aplicada nos três primeiros componentes principais. Os resultados dos testes apresentaram erros relativos percentuais das estimativas bastante discrepantes, ocorrendo tendência de superestimarem as produtividades; contudo, verificou-se que as estimativas pelo modelo tenderam a apresentar comportamento similar ao dos dados observados.pt_BR
dc.description.abstractThe objective of this work was to set up and test a multiple linear regression model applied to principal components for representative coffee crop yield series for three places in Southern Minas Gerais, based on the model proposed by Stewart et al.(1976), with new variables, represented by agrometeorological elements, besides the soil water depletion for the four quarterly periods in agricultural cycle (July to June). Since the number of observations was lower than the amount number of variables, we resorted to principal component analysis to reduce the dimension of this set of variables. The multiple linear regression analysis was applied to the first three principal components. In agreement with the tests, the model presented relative errors of estimates with high discrepancies and a tendency to overestimate productivity for the three places. However, it was verified that the estimates for the model tended to present behavior similar to observed data.pt_BR
dc.formatpdfpt_BR
dc.identifier.citationCARVALHO, L. G. et al. Modelo de regressão para a previsão de produtividade de cafeeiros no estado de Minas Gerais. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 8, n. 2/3, p. 204-211, 2004.pt_BR
dc.identifier.issn1807-1929
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.1590/S1415-43662004000200007pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.sbicafe.ufv.br/handle/123456789/10637
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherDepartamento de Engenharia Agrícola - UFCGpt_BR
dc.relation.ispartofseriesRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental;v. 8, n. 2-3, p. 204-211, 2004;
dc.rightsOpen Accesspt_BR
dc.subjectRendimentospt_BR
dc.subjectModelagem agrometeorológicapt_BR
dc.subjectComponentes principaispt_BR
dc.subject.classificationCafeicultura::Agroclimatologia e fisiologiapt_BR
dc.titleModelo de regressão para a previsão de produtividade de cafeeiros no estado de Minas Geraispt_BR
dc.titleA regression model to predict coffee productivity in Southern Minas Gerais, Brazilpt_BR
dc.typeArtigopt_BR

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