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	Provedor de dados REA (2) Autor Assumpção,Rosangela A. B. (2) Galea,Manuel (2) Uribe-Opazo,Miguel A. (2) Prado,Naimara V. do (1) Schemmer,Rosangela C. (1) Palavra-chave Complete maximum likelihood (1) Diagnósticos (1) EM algorithm (1) Geostatistics (1) Máxima verossimilhança (1) Spatial dependence (1) Variabilidade espacial (1) Mais... Tipo do documento Info:eu-repo/semantics/article (2) Ano 2017 (1) 2013 (1) País Brazil (2) Idioma Inglês (1) Português (1)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 2 Primeira ... 1 ... Última Influência local em um modelo espacial linear da produtividade da soja utilizando distribuição t-Student REA Prado,Naimara V. do; Uribe-Opazo,Miguel A.; Galea,Manuel; Assumpção,Rosangela A. B.. O uso das ferramentas da geoestatística, aliadas à agricultura de precisão permitem o acompanhamento das áreas agrícolas produtoras de soja, estabelecendo as relações de dependência espacial entre os pontos amostrados. A modelagem da estrutura de variabilidade espacial possibilita a construção de mapas temáticos dos atributos estudados, utilizando como método de interpolação a krigagem. Porém, a presença de valores atípicos entre os elementos amostrais pode influenciar na construção e interpretação desses mapas. A distribuição de probabilidades t-Student tem sido utilizada na tentativa de diminuir a influência dos valores atípicos durante a estimativa dos parâmetros de dependência espacial, por ter caudas mais pesadas que a distribuição normal. A detecção... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Máxima verossimilhança; Variabilidade espacial; Diagnósticos. Ano: 2013 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162013000500012 SPATIAL VARIABILITY OF SOYBEAN YIELD THROUGH A REPARAMETERIZED T-STUDENT MODEL REA Schemmer,Rosangela C.; Uribe-Opazo,Miguel A.; Galea,Manuel; Assumpção,Rosangela A. B.. ABSTRACT: The t-Student distribution has been used to the spatial dependence modelling of soybean yield as an alternative to the normal distribution, being used for data with heavier tails or discrepant values. However, a usual Student t-distribution does not allow direct comparisons of geostatistical methods with a normal distribution. The aim of this study was to assess the soybean yield spatial variability through a reparameterized t-Student linear model, comparing the results with those of a Gaussian linear model. For parameter estimation, a complete maximum likelihood (CML) method was used through an expectation-maximization (EM) algorithm. The maps constructed with both reparameterized t-Student and normal distributions are dissimilar and present a... Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: EM algorithm; Spatial dependence; Geostatistics; Complete maximum likelihood. Ano: 2017 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162017000400760 Registros recuperados: 2 Primeira ... 1 ... Última

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