Data/hora: 11/05/2024 12:33:37

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	19/02/2018	
Data da última atualização: 	07/01/2020	
Autoria: 	SHENG, L. Y.; VENDRUSCULO, L. G.	
Afiliação: 	LEE YUN SHENG, UFMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA.	
Título: 	Um procedimento de tratamento de missing data em dados agrometeorológicos.	
Ano de publicação: 	2017	
Fonte/Imprenta: 	Proceeding Series of the Brazilian Society of Applied and Computational Mathematics, v. 5, n. 1, p. 1-7, 2017.	
ISSN: 	2359-0793	
DOI: 	10.5540/03.2017.005.01.0404	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Volume dedicado ao XXXVI CNMAC, Gramado, 2016.	
Conteúdo: 	Dados falhos ou omissos ("missing data") num banco de dados são prejudiciais para as análises e tomadas de decisão. Este trabalho tem como objetivo apresentar um procedimento baseado em análises estatísticas, modelos de regressão polinomial e logística, para tratamento dos dados falhos. Utilizou-se um banco de dados climáticos, cuja a estação se localiza no município de Água Boa, MT. As variáveis de estudo foram: temperatura mínima do ar, temperatura máxima do ar e precipitação acumulada no dia. Nos modelos apresentados neste estudo verificou-se uma alta correlação (maior que 0,62) e uma reprodução comportamental fidedigna as mesmas características dos dados reais. Portanto a metodologia se mostrou factível para os dados deste estudo bem como para serem incorporados em outros estudos agroclimatológicos.	
Palavras-Chave: 	Dados climáticos; Dados climatológicos; Dados falhos ou omissos; Missing data; Regressão logística; Regressão polinomial.	
Thesaurus Nal: 	Regression analysis; Statistical analysis.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (19619-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS