Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/10539
Title: Estimação clássica e bayesiana de parâmetros do modelo globulus 2.1
Author: Marto, Marco Henrique Vieira
Advisor: Pereira, Isabel Maria Simões
Keywords: Matemática aplicada
Estatística bayesiana
Método de Monte-Carlo
Regressão não-linear
Defense Date: 2012
Publisher: Universidade de Aveiro
Abstract: Este trabalho pretende expôr e contrastar duas perspectivas diferentes de abordar o problema de estimação de parâmetros de modelos Biométricos de altura dominante, área basal e mortalidade para a espécie florestal de Eucalyptus globulus, considerando apenas a primeira rotação. As perspectivas são: a metodologia Clássica, já antes utilizada para este estudo e a metodologia Bayesiana, em que este trabalho pretende ser pioneiro em Portugal. Os resultados finais das estimações para cada uma das abordagens são comparáveis, uma vez que se usaram distribuições a priori não informativas propostas por Box-Tiao na perspectiva Bayesiana. Obtiveram-se resultados parecidos pelas duas perspectivas, excepto para o caso da estimação dos parâmetros da Mortalidade, em que a metodologia Bayesiana conduziu a um modelo final diferente do obtido pelos métodos clássicos.
This work pretends to contrast two different perspectives of parameters estimation problem for dominant height, basal area and mortality Biometric Models of Eucalyptus globules in first rotation. The two perspectives are: Classical methodology, used before for this kind of study and Bayesian methodology that this work pretends to be the first in Portugal. Final results of parameters estimation for each different perspective are comparable because I used non informative priors proposed by Box-Tiao in Bayesian perspective and were similar for the two perspectives, except for the Mortality parameters because Bayesian methodology drove to a different final model.
Description: Mestrado em Matemática e Aplicações
URI: http://hdl.handle.net/10773/10539
Appears in Collections:UA - Dissertações de mestrado
DMat - Dissertações de mestrado

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