Data/hora: 02/06/2024 13:19:05

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Tipo da produção científica: | Artigo em Anais de Congresso
Data corrente: | 19/02/2018
Data da última atualização: | 07/01/2020
Autoria: | SHENG, L. Y.; VENDRUSCULO, L. G.
Afiliação: | LEE YUN SHENG, UFMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA.
Título: | Um procedimento de tratamento de missing data em dados agrometeorológicos.
Ano de publicação: | 2017
Fonte/Imprenta: | Proceeding Series of the Brazilian Society of Applied and Computational Mathematics, v. 5, n. 1, p. 1-7, 2017.
ISSN: | 2359-0793
DOI: | 10.5540/03.2017.005.01.0404
Idioma: | Português
Notas: | Volume dedicado ao XXXVI CNMAC, Gramado, 2016.
Conteúdo: | Dados falhos ou omissos ("missing data") num banco de dados são prejudiciais para as análises e tomadas de decisão. Este trabalho tem como objetivo apresentar um procedimento baseado em análises estatísticas, modelos de regressão polinomial e logística, para tratamento dos dados falhos. Utilizou-se um banco de dados climáticos, cuja a estação se localiza no município de Água Boa, MT. As variáveis de estudo foram: temperatura mínima do ar, temperatura máxima do ar e precipitação acumulada no dia. Nos modelos apresentados neste estudo verificou-se uma alta correlação (maior que 0,62) e uma reprodução comportamental fidedigna as mesmas características dos dados reais. Portanto a metodologia se mostrou factível para os dados deste estudo bem como para serem incorporados em outros estudos agroclimatológicos.
Palavras-Chave: | Dados climáticos; Dados climatológicos; Dados falhos ou omissos; Missing data; Regressão logística; Regressão polinomial.
Thesaurus Nal: | Regression analysis; Statistical analysis.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (19619-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS