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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
17/03/2016 |
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Data da última atualização: |
17/03/2016 |
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Autoria: |
ROSSA, U. B.; ANGELO, A. C.; WESTPHALEN, D. J.; OLIVEIRA, F. E. M. de; SILVA, F. F. da; ARAUJO, J. C. de. |
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Título: |
Fertilizante de liberação lenta no desenvolvimento de mudas de Anadenantheraperegrina (L.) Speg. (angico-vermelho) e Schinus terebinthifolius Raddi (aroeira-vermelha). |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Ciência Florestal, Santa Maria, v. 25, n. 4, p. 841-852, out./dez. 2015. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Com o objetivo de avaliar o desenvolvimento de duas espécies arbóreas nativas - Anadenanthera peregrina (angico-vermelho) e Schinus terebinthifolius (aroeira-vermelha) - submetidas a doses de fertilizante de liberação lenta na formulação 13-06-16, conduziu-se um experimento em viveiro utilizando uma mistura de matérias-primas com composto orgânico, vermiculita e Plantmax® para compor substrato base. O experimento foi conduzido no delineamento experimental inteiramente casualizado com seis tratamentos em quatro repetições. Os tratamentos foram: T1?0 kg (testemunha); T2?2 kg; T3?4 kg; T4?6 kg; T5?8 kg e T6?10 kg de fertilizante de liberação lenta por metro cúbico de substrato base. Avaliou-se aos 189 dias após a semeadura a altura total, diâmetro do colo, biomassa fresca da parte aérea, biomassa seca da parte aérea, biomassa seca da raiz, biomassa seca total, relação entre altura e diâmetro do colo e o índice de qualidade de Dickson. Os resultados evidenciam que a aplicação de fertilizante de liberação lenta leva a ganhos significativos de crescimento em ambas as espécies, sendo as melhores doses 6,68 a 5,54 kg m-3 para a espécie Anadenanthera peregrina, e 8,38 a 14,42 kg m-3 para Schinus terebinthifolius. |
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Palavras-Chave: |
Fertilização de muda; Qualidade de muda; Substrato florestal. |
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Thesagro: |
Viveiro. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
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Data corrente: |
11/11/2020 |
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Data da última atualização: |
11/11/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Documentos |
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Autoria: |
FERREIRA, R. R. M.; PAIM, F. A. de P.; RODRIGUES, V. G. S.; CASTRO, G. S. A. |
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Afiliação: |
ROGERIO RESENDE MARTINS FERREIRA, CNPM; FERNANDO ANTONIO DE PADUA PAIM, CNPM; VALÉRIA GUIMARÃES SILVESTRE RODRIGUES, USP; GUSTAVO SPADOTTI AMARAL CASTRO, CNPM. |
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Título: |
Análise de cluster não supervisionado em R: agrupamento hierárquico. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Territorial, 2020. |
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Páginas: |
43 p. |
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Série: |
(Embrapa Territorial. Documentos, 133) |
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ISSN: |
0103-7811 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Ao analisar uma base de dados, um dos principais desafios do analista é resumir a informação coletada. Em muitos casos, quando contamos com um grande número de observações, pode ser de interesse criar grupos. Dentro de cada grupo os elementos devem ser semelhantes entre si e diferentes dos elementos dentro dos outros grupos. A análise de clusters é um procedimento da estatística multivariada que tenta agrupar um conjunto de dados em subgrupos homogêneos, chamados de agrupamentos. É uma técnica matemática que tem como finalidade revelar estruturas de classificação nos dados do mundo real. Os métodos hierárquicos da análise de cluster têm como principal característica um algoritmo capaz de fornecer mais de um tipo de partição dos dados. Ele gera vários agrupamentos possíveis, e um cluster pode ser mesclado a outro em determinado passo do algoritmo. A maioria dos ambientes e softwares de análise estatística dispõem de opções para fazer análise de cluster e construção de dendrogramas. O software R conta com uma grande quantidade de funções e pacotes de trabalho para análise de agrupamento. É nesse contexto que esta publicação se insere, ao descrever os principais conceitos para a aplicação de procedimentos estatísticos de análise não supervisionada que objetivam produzir agrupamentos hierárquicos com base na semelhança ou dissemelhança entre os objetos de estudo. O leitor perceberá a dificuldade associada ao processo e entenderá os usos principais da técnica. MenosAo analisar uma base de dados, um dos principais desafios do analista é resumir a informação coletada. Em muitos casos, quando contamos com um grande número de observações, pode ser de interesse criar grupos. Dentro de cada grupo os elementos devem ser semelhantes entre si e diferentes dos elementos dentro dos outros grupos. A análise de clusters é um procedimento da estatística multivariada que tenta agrupar um conjunto de dados em subgrupos homogêneos, chamados de agrupamentos. É uma técnica matemática que tem como finalidade revelar estruturas de classificação nos dados do mundo real. Os métodos hierárquicos da análise de cluster têm como principal característica um algoritmo capaz de fornecer mais de um tipo de partição dos dados. Ele gera vários agrupamentos possíveis, e um cluster pode ser mesclado a outro em determinado passo do algoritmo. A maioria dos ambientes e softwares de análise estatística dispõem de opções para fazer análise de cluster e construção de dendrogramas. O software R conta com uma grande quantidade de funções e pacotes de trabalho para análise de agrupamento. É nesse contexto que esta publicação se insere, ao descrever os principais conceitos para a aplicação de procedimentos estatísticos de análise não supervisionada que objetivam produzir agrupamentos hierárquicos com base na semelhança ou dissemelhança entre os objetos de estudo. O leitor perceberá a dificuldade associada ao proce... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Análise de agrupamento; Software. |
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Thesagro: |
Análise de Dados. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/217667/1/5360.pdf
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Marc: |
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650 $aAnálise de Dados
653 $aAnálise de agrupamento
653 $aSoftware
700 1 $aPAIM, F. A. de P.
700 1 $aRODRIGUES, V. G. S.
700 1 $aCASTRO, G. S. A.
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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