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Please use this identifier to cite or link to this item: http://tede.unioeste.br/handle/tede/3075
Tipo do documento: Tese
Title: Método Bootstrap na agricultura de precisão
Other Titles: Bootstrap method in precision farming
Autor: Dalposso, Gustavo Henrique 
Primeiro orientador: Opazo, Miguel Angel Uribe
Primeiro membro da banca: Johann, Jerry Adriani
Segundo membro da banca: Guedes, Luciana Pagliosa Carvalho
Terceiro membro da banca: Rossoni, Diogo Francisco
Quarto membro da banca: De Bastiani, Fernanda
Resumo: Um problema que ocorre nos estudos vinculados à agricultura de precisão diz respeito aos métodos estatísticos utilizados nas análises inferenciais, pois eles requerem pressupostos que muitas vezes não podem ser assumidos. Uma alternativa aos métodos tradicionais é a utilização do método bootstrap, que utiliza reamostragens com reposição do conjunto de dados originais para realizar inferências. A metodologia bootstrap pode ser aplicada a dados amostrais independentes e também em casos de dependência, como na estatística espacial. No entanto, para se utilizar o método bootstrap em dados espaciais, são necessárias adaptações no processo de reamostragem. Este trabalho teve como objetivo utilizar o método bootstrap em estudos vinculados à agricultura de precisão, cujo resultado é a elaboração de três artigos. No primeiro artigo utilizou-se um conjunto de dados de produtividade de soja e atributos do solo formado com poucas amostras para determinar um modelo de regressão linear múltipla. Foram utilizados métodos bootstrap para a seleção de variáveis, identificação de pontos influentes e determinação de intervalos de confiança dos parâmetros do modelo. Os resultados mostraram que os métodos bootstrap permitiram selecionar os atributos que foram significativos na construção do modelo, construir os intervalos de confiança dos parâmetros e identificar os pontos que tiveram grande influência sobre os parâmetros estimados. No segundo artigo estudou-se a dependência espacial de dados de produtividade de soja e atributos do solo utilizando o método bootstrap na análise geoestatística. Utilizou-se o método bootstrap espacial para quantificar as incertezas associadas à caracterização das estruturas de dependência espacial, aos estimadores dos parâmetros dos modelos ajustados, aos valores preditos por krigagem e ao pressuposto de normalidade multivariada dos dados. Os resultados obtidos possibilitaram quantificar as incertezas em todas as fases da análise geoestatística. No terceiro artigo utilizou-se uma regressão espacial linear para modelar a produtividade de soja em função de atributos do solo. Foram utilizados métodos bootstrap espaciais para determinar estimadores pontuais e por intervalo associados aos parâmetros do modelo. Realizaram-se testes de hipóteses sobre os parâmetros do modelo e foram eleborados gráficos de probabilidade para identificar a normalidade dos dados. Os métodos permitiram quantificar as incertezas associadas à estrutura de dependência espacial, avaliar a significância individual dos parâmetros associados à média do modelo espacial linear e verificar a suposição de normalidade multivariada dos dados. Conclui-se, portanto, que o método bootstrap é uma eficaz alternativa para realizar inferências em estudos vinculados à agricultura de precisão.
Abstract: One issue in precision agriculture studies concerns about the statistical methods applied in inferential analysis, since they have required assumptions that, sometimes, cannot be assumed. A possibility to traditional methods is to use the bootstrap method, which consists in resampling and replacing the original data set to carry out inferences. The bootstrap methodology can be applied to independent sample data as well as in cases of dependence, such as in spatial statistics. However, adjustments are required during the resampling process in order to use the bootstrap method in spatial data. Thus, this trial aimed at applying the bootstrap method in precision agriculture studies, whose result was the preparation of three scientific papers. Soybean yield and soil attributes datasets formed with few samples were used in the first paper to determine a multiple linear regression model. Bootstrap methods were chosen to select variables, identify influential points and determine confidence intervals of the model parameters. The results showed that the bootstrap methods allowed selecting significant attributes to design a model, to build confidence intervals of the studied parameters and finally to indentify the influential points on the estimated parameters. Besides, spatial dependence of soybean yield data and soil attributes were studied in the second paper by bootstrap method in geostatistical analysis. The spatial bootstrap method was used to quantify the uncertainties associated with the spatial dependence structure, the fitted model parameter estimators, kriging predicted values and multivariate normality assumption of data. Thus, it was possible to quantify the uncertainties in all phases of geostatistical analysis. A spatial linear model was used to analyze soybean yield considering the soil attributes in the third paper. Spatial bootstrap methods were used to determine point and interval estimators associated with the studied model parameters. Hypothesis tests were carried out on the model parameters and probability plots were developed to identify data normality. These methods allowed to quantify the uncertainties associated to the structure of spatial dependence, as well as to evaluate the individual significance of the parameters associated with the average of the spatial linear model and to verify data multivariate normality assumption. Finally, it is concluded that bootstrap method is an effective alternative to make statistical inferences in precision agriculture studies.
Keywords: Geoestatística
Inferência estatística
Produtividade de soja
Reamostragem
Geostatistic
Statistical inference
Soybean yield
Resampling
CNPq areas: CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA
Idioma: por
País: Brasil
Publisher: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Sigla da instituição: UNIOESTE
Departamento: Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas
Program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola
Campun: Cascavel
Citation: DALPOSSO, Gustavo Henrique. Método Bootstrap na agricultura de precisão. 2017. 90 f. Tese (Doutorado - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, 2017.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.unioeste.br/handle/tede/3075
Issue Date: 15-Feb-2017
Appears in Collections:Doutorado em Engenharia Agrícola (CVL)

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