02106naa a2200277 a 450000100080000000500110000800800410001902400570006010000270011724501110014426000090025552011940026465000170145865000270147565300230150265300230152565300360154865300340158465300130161870000240163170000210165570000190167670000190169570000220171477300920173620558612021-11-10       2016    bl uuuu     u00u1 u    #d7 ahttps://doi.org/10.1590/S0100-204X20160009000412DOI1 aCARVALHO JUNIOR, W. de  aRegressão linear múltipla e modelo Random Forest para estimar a densidade do solo em áreas montanhosas.  c2016  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.  aCarbon sinks  aPedotransfer functions  aData-driven models  aEstoque de carbono  aFunções de pedotransferência  aModelos dirigidos pelos dados  aStepwise1 aCALDERANO FILHO, B.1 aCHAGAS, C. da S.1 aBHERING, S. B.1 aPEREIRA, N. R.1 aPINHEIRO, H. S. K  tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DFgv. 51, n. 9, p. 1428-1437, set. 2016.