Uma abordagem bayesiana empırica para o modelo hipsometrico de prodan com restricoes nos parametros

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XII Escola de Modelos de Regressao, Fortaleza-CE, 13-16 Marco 2011
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Uma abordagem Bayesiana emp´rica para o modelo hipsometrico de Prodan com ı ˆ restricoes nos parametros
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Monica Fabiana B. Moreira1 , Marinho Gomes Andrade2 e Claudio Roberto Thiersch3
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ICMC, USP. [e-mail]
ICMC, USP. [e-mail]
Campus Sorocaba, UFSCar, [e-mail]

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Resumo: O objetivo deste trabalho e apresentar uma abordagem Bayesiana com densidade
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a priori constru´da empiricamente para modelar as restricoes nos parametros do modelo hipı
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sometrico de Prodan em clones de Eucalyptus sp. As estimativas Bayesianas sao calculadas
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´ com a tecnica de simulacao de Monte Carlo em Cadeia de Markov (MCMC). O metodo pro¸˜ posto foi aplicado a dois conjuntos de dados reais e os resultados foram comparados aos
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´ obtidos pelo metodo de maxima verossimilhanca e utilizando a priori de Jeffreys, destacando¸ se a superioridade da abordagem Bayesiana emp´rica proposta. ı ˆ
Palavras-chave: Modelo de Prodan, restricao nos parametros, estat´stica bayesiana, densi¸˜ ı dade a priori emp´rica, MCMC. ı ´
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1. INTRODUCAO O uso de equacoes hipsometricas em inventario florestal tornou-se uma
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operacao rotineira, a qual busca estimar a altura das arvores atraves da relacao Dap (Diametro
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´ do tronco da arvore a altura do peito (1,3m)) e H (altura total da arvore). A determinacao da
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altura das arvores em pe atraves de instrumentos e uma operacao onerosa e sujeita a er¸˜
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´ ros. Desse modo, procura-se medir algumas alturas nas parcelas de inventario e, atraves
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˜ de relacoes hipsometricas, estimar as demais. Estas alturas estimadas sao usadas para es¸˜
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timar o volume de madeira. A abordagem desse problema com os metodos convencionais
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´ de inferencia estat´stica, tais como metodo de maxima verossimilhanca e metodo de m´nimos ı ¸ ı ´ quadrados torna-se