| Registro completo |
| Provedor de dados: |
REA
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| País: |
Brazil
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| Título: |
Técnicas de diagnóstico de influência local na análise espacial da produtividade da soja
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| Autores: |
Borssoi,Joelmir A.
Uribe-Opazo,Miguel A.
Galea,Manuel
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| Data: |
2011-04-01
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| Ano: |
2011
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| Palavras-chave: |
Geoestatística
Máxima verossimilhança
Máxima verossimilhança restrita
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| Resumo: |
A modelagem da estrutura de dependência espacial pela abordagem da geoestatística é fundamental para a definição de parâmetros que definem esta estrutura, e que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados pela técnica de krigagem. Entretanto, a estimação de parâmetros pode ser muito afetada pela presença de observações atípicas nos dados amostrados. O desenvolvimento deste trabalho teve por objetivo utilizar técnicas de diagnóstico de influência local em modelos espaciais lineares gaussianos, utilizados em geoestatística, para avaliar a sensibilidade dos estimadores de máxima verossimilhança e máxima verossimilhança restrita na presença de dados discrepantes. Estudos com dados experimentais mostraram que tanto a presença de valores atípicos como de valores considerados influentes, pela análise de diagnóstico, pode exercer forte influência nos mapas temáticos, alterando, assim, a estrutura de dependência espacial. As aplicações de técnicas de diagnóstico de influência local devem fazer parte de toda análise geoestatística a fim de garantir que as informações contidas nos mapas temáticos tenham maior qualidade e possam ser utilizadas com maior segurança pelo agricultor.
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| Tipo: |
Info:eu-repo/semantics/article
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| Idioma: |
Português
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| Identificador: |
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162011000200018
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| Editor: |
Associação Brasileira de Engenharia Agrícola
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| Relação: |
10.1590/S0100-69162011000200018
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| Formato: |
text/html
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| Fonte: |
Engenharia Agrícola v.31 n.2 2011
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| Direitos: |
info:eu-repo/semantics/openAccess
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