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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
21/02/2011 |
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Data da última atualização: |
21/02/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CAETANO, A. R. |
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Afiliação: |
ALEXANDRE RODRIGUES CAETANO, CENARGEN. |
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Título: |
Bovine genome sequenced: new tools and their applications. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE BIOTECNOLOGIA, 3., 2010, Fortaleza. Programa e resumos. Brasília, DF: SBBiotec, 2010. p. 18. |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
Bovine genome. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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653 $aBovine genome
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
04/11/2016 |
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Data da última atualização: |
10/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
CARVALHO JUNIOR, W. de; CALDERANO FILHO, B.; CHAGAS, C. da S.; BHERING, S. B.; PEREIRA, N. R.; PINHEIRO, H. S. K. |
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Afiliação: |
WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; BRAZ CALDERANO FILHO, CNPS; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; SILVIO BARGE BHERING, CNPS; NILSON RENDEIRO PEREIRA, CNPS; HELENA SARAIVA KOENOW PINHEIRO, UFRRJ. |
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Título: |
Regressão linear múltipla e modelo Random Forest para estimar a densidade do solo em áreas montanhosas. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 9, p. 1428-1437, set. 2016. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-204X2016000900041 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de modelos com diferentes conjuntos de dados,
para estimar a densidade de solos de regiões tropicais montanhosas, a partir de atributos de solos comumente
encontrados nas análises de perfis de solos descritos nos levantamentos regionais. O conjunto total de dados
compõe-se de 163 amostras e foi dividido em seis grupamentos, dos quais três com 73 amostras, com o
máximo de 32 covariáveis, e três com 163 amostras, com o máximo de 18 covariáveis. Testaram-se modelos
de regressão linear múltipla (RLM) e randomForest (RF). A menor incerteza entre os modelos foi alcançada
pelo RLM2, com R2 de 0,56, 13 covariáveis e 73 amostras. Nos grupamentos com 163 amostras, os melhores
modelos foram os RF, com R2 médio de 0,48. A raiz quadrada da média do erro ao quadrado variou entre 0,09 e
0,14. As covariáveis mais importantes no modelo RF foram: carbono orgânico, hidrogênio, areia fina e grossa,
saturação por bases e capacidade de troca catiônica. Pelo método "stepwise regression", as variáveis mais
importantes foram: a relação silte/argila; areia grossa e fina; carbono orgânico; saturação por bases; e potássio. |
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Palavras-Chave: |
Data-driven models; Estoque de carbono; Funções de pedotransferência; Modelos dirigidos pelos dados; Stepwise. |
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Thesaurus NAL: |
Carbon sinks; Pedotransfer functions. |
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Categoria do assunto: |
--
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/150767/1/Regressao-linear-multipla-e-modelo.pdf
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Marc: |
LEADER 02106naa a2200277 a 4500
001 2055861
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100 1 $aCARVALHO JUNIOR, W. de
245 $aRegressão linear múltipla e modelo Random Forest para estimar a densidade do solo em áreas montanhosas.
260 $c2016
520 $aO objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de modelos com diferentes conjuntos de dados, para estimar a densidade de solos de regiões tropicais montanhosas, a partir de atributos de solos comumente encontrados nas análises de perfis de solos descritos nos levantamentos regionais. O conjunto total de dados compõe-se de 163 amostras e foi dividido em seis grupamentos, dos quais três com 73 amostras, com o máximo de 32 covariáveis, e três com 163 amostras, com o máximo de 18 covariáveis. Testaram-se modelos de regressão linear múltipla (RLM) e randomForest (RF). A menor incerteza entre os modelos foi alcançada pelo RLM2, com R2 de 0,56, 13 covariáveis e 73 amostras. Nos grupamentos com 163 amostras, os melhores modelos foram os RF, com R2 médio de 0,48. A raiz quadrada da média do erro ao quadrado variou entre 0,09 e 0,14. As covariáveis mais importantes no modelo RF foram: carbono orgânico, hidrogênio, areia fina e grossa, saturação por bases e capacidade de troca catiônica. Pelo método "stepwise regression", as variáveis mais importantes foram: a relação silte/argila; areia grossa e fina; carbono orgânico; saturação por bases; e potássio.
650 $aCarbon sinks
650 $aPedotransfer functions
653 $aData-driven models
653 $aEstoque de carbono
653 $aFunções de pedotransferência
653 $aModelos dirigidos pelos dados
653 $aStepwise
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700 1 $aCHAGAS, C. da S.
700 1 $aBHERING, S. B.
700 1 $aPEREIRA, N. R.
700 1 $aPINHEIRO, H. S. K
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 51, n. 9, p. 1428-1437, set. 2016.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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