Planejamento do inventário amostral
- Potencical Madeireiro ou Não-Madeireiro (Viabilidade Econômica)
- dap > ou = 10cm
- regeneração
- estrutura da vegetação (frequência, dominância, composição florística)
- Estrutura da vegetação PMFS – Plano de Manejo, mapas, macrozoneamento, se está tudo regular, propriedade
- O órgão ambiental avalia até ficar redondinho, sempre atendendo a que os analistas pedem
- O momento que você tem autorização
- Microzoneamento
- Seleção das árvores para manejo
- Volumetria do primeiro ano, fator de forma 0,7
- V = g.hc.ff
- POA 1 – pro órgão ambiental para pegar o AUTEX (autorização para exploração)
- explorar
- Relatório pós-exploratório:
- árvores abatidas
- volume efetivo
- Cubagem rigorosa
- SMALIAN
- Vsmalian.= (g1 + g2)/2 x L. (A MAIS USADA)
- HUBER e NEWTON (precisa do centro, não usa tanto)
- Segundo ano em diante
- inventário 100% ou censo dap > ou igual a 40cm
- elaboração de equação volume com dados de cubagem (romaneio)
- seleção de árvores
Qual o número de árvores deverão ser cubadas
MÉTRICAS
Avaliar o modelo usado
- Como você tem diversas naturezas matemáticas, precisamos buscar o modelo que mais se ajuste aos dados
- Por exemplo, vou usar uma volumetria de simples (considerando dap) ou dupla entrada (considerando dap e hc)?
COEFICIENTE DE DETERMINAÇÃO R2, deve ser ALTO
- representa o percentual de variação da variável dependente que está sendo explicado pelas variáveis independentes
- o R2 vai dizer o quanto aquele modelo conseguiu explicar aquele volume que ele explicou, gerando um resultado de 0 a 1, e quanto mais próximo de 1 ele conseguiu te dar uma explicação melhor daquele volume.
- Ver formulas no slide * r2 % = (SQ regressão / SQ total) x 100
- ou R2 ajustado % para quando vai usar diversos modelos com parâmetros diferentes, tipo volume por simples ou dupla entrada
- r2 aj% = (1 – SQ resíduo / SQ total) x 100
ERRO PADRÃO DA ESTIMATIVA – Sy.x %, DEVE SER BAIXO
- Também chamado de ERRRO PADRÃO RESIDUAL, mede a dispersão média (a distância entre o ponto e a linha da equação do modelo) entre os valores observados e estimados ao longo da linha da regressão
- Menos valores no valor desta estatística indicam melhores ajustes.
- Sy.x = +- raiz QM resíduo
- Sy.x % = (Sy.x/ y-media) x 100
VALOR DE F, produto final da análise de variância (ou muda as variáveis ou a quantidade do n),
- É avaliado por meio de testes de hipóteses, geralmente o teste t.
- 95% de significância
- p < 0,05
- É uma ferramenta formal e rigorosa para testar h1 : Beta k DIFERENTE de 0, com base nas evidências amostrais
- Quando H0 não é rejeitada, o parâmetro pode ser desconsiderado do modelo, por não ser estatisticamente diferente de zero.
- Quando os parâmetros BETA da REGRESSÃO náo forem significativos, não se avaliam as métricas
CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO DE AKAIKE (AIC) – tem algo parecido com o F mas não é o F, deve ser BAIXO
- é uma métrica que avalia a qualidade do modelo estatístico levando em consideração a simplicidade.
- Ele fornece uma maneira de comparar e selecionar modelos, onde valores menores de AIC indicam qualidade e simplicidade
- AIC menor melhor que AIC maior
- AIC = 2k + n.ln (SQresiduos / n)
ANÁLISE GRÁFICA DOS RESÍDUOS (ver no PDF da AULA)
- só com uma pequena variação da linha REGRESSORA é satisfatório
- funil ainda dá pra ajustar
- arco duplo não aceitável no modelo linear
- não-linear
HISTOGRAMA DOS RESÍDUOS (VER no PDF da AULA)
- uma ferramenta essencial na análise de regressão linear. Ele nos permite examinar a distribuição dos resíduos (ou erros) em relação aos valores ajustados pelo modelo