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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Meio Ambiente.
Data corrente:  27/01/2016
Data da última atualização:  26/04/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  LUIZ, A. J. B.; MAIA, A. de H. N.; SANCHES, I. D. A.; GÜRTLER, S.; SOUZA FILHO, C. R. de.
Afiliação:  ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA; ALINE DE HOLANDA NUNES MAIA, CNPMA; IEDA DEL'ARCO SANCHES, INPE; SALETE GURTLER, INPE; CARLOS ROBERTO DE SOUZA FILHO, IG-UNICAMP.
Título:  Busca de relações quando o número de variáveis é muito maior que o de observações: o caso de dados hiperespectrais.
Ano de publicação:  2015
Fonte/Imprenta:  In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 60.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 16., 2015, Presidente Prudente. A estatística e os novos desafios: tratamento e modelagem da informação: anais... Presidente Prudente: Sociedade Internacional de Biometria, 2015. 10 p.
Idioma:  Português
Conteúdo:  Resumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de um grande número de medidas. Já a análise discriminante é usada na tentativa de classificar diferentes alvos, mas precisa ser precedida da seleção de um pequeno subconjunto de bandas, geralmente escolhidas com base em informações preexistentes e não nos próprios dados. A regressão linear permite empregar o método stepwise para selecionar um subconjunto de bandas, mas só é indicada para variáveis dependentes quantitativas. O presente trabalho propõe o uso da regressão logística politômica stepwise para selecionar um pequeno conjunto de bandas espectrais que discrimine alvos em k classes, quando a variável resposta de interesse é nominal. Apresentamos um exemplo no qual os dados espectrais são utilizados para construção de mod... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Polytomous logistic regression; Regressão logística politômica; Seleção de variáveis explicativas; Selection of explanatory variables; Stepwise.
Thesagro:  Estatística agrícola; Regressão linear; Sensoriamento remoto.
Thesaurus Nal:  Linear models; Remote sensing.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/137863/1/2015AA009.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Meio Ambiente (CNPMA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPMA14782 - 1UPCAA - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoLUIZ, A. J. B.; MAIA, A. de H. N.; SANCHES, I. D. A.; GÜRTLER, S.; SOUZA FILHO, C. R. de. Busca de relações quando o número de variáveis é muito maior que o de observações: o caso de dados hiperespectrais. In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 60.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 16., 2015, Presidente Prudente. A estatística e os novos desafios: tratamento e modelagem da informação: anais... Presidente Prudente: Sociedade Internacional de Biometria, 2015. 10 p.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente.
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