Data/hora: 27/05/2024 12:35:15

Biblioteca(s): 	Embrapa Meio Ambiente.	
Data corrente: 	27/01/2016	
Data da última atualização: 	26/04/2023	
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 modelos logísticos com um pequeno número de preditores (bandas) para classificação de folhas verdes em classes correspondentes a três culturas agrícolas: soja perene, milho e braquiária.	
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: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/137863/1/2015AA009.pdf	
Registro original: 	Embrapa Meio Ambiente (CNPMA)	
Exemplares: 	CNPMA - (14782-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS