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ESTIMATIVA DA RELAÇÃO HIPSOMÉTRICA COM MODELOS NÃO LINEARES AJUSTADOS POR MÉTODOS BAYESIANOS EMPÍRICOS

2015; UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS; Volume: 21; Issue: 3 Linguagem: Português

10.1590/01047760201521031781

2317-6342

Monica Fabiana Bento Moreira, Cláudio Roberto Thiersch, Marinho G. Andrade, José Roberto Soares Scolforo,

Genetics and Plant Breeding

RESUMO Neste trabalho, está sendo proposta uma abordagem bayesiana para resolver o problema de inferência com restrições nos parâmetros, em modelos não lineares que representam a relação hipsométrica em clones de Eucalyptus sp. As estimativas Bayesianas são calculadas com a técnica de simulação de Monte Carlo em Cadeia de Markov (MCMC). O método proposto foi aplicado a diferentes conjuntos de dados reais, dos quais foram selecionados dois para mostrar os resultados obtidos. Estes foram comparados aos obtidos pelo método de mínimos quadrados, destacando-se a superioridade da abordagem Bayesiana empírica proposta, uma vez que esta abordagem sempre gera resultados coerentes biologicamente para a relação hipsométrica.