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Uma proposta alternativa para a análise de experimentos de campo utilizando a geoestatística

An alternative proposal to the analysis of field experiments using geostatistics

Resumos

Com este trabalho, objetivou-se apresentar uma metodologia para a análise de experimentos de campo, utilizando a geoestatística (erros correlacionados) articulada com a análise convencional (erros independentes). A avaliação dessa abordagem teve como base os erros-padrão do estimador da média da variável de interesse (produtividade de grãos), provenientes de um ensaio de competição de linhagens de soja delineado em blocos aumentados. Após a aplicação do método proposto, constatou-se que ele foi capaz de diminuir em 24,04% as estimativas obtidas para a média dos erros-padrão, o que comprova sua eficiência.

geoestatística; dependência espacial; semivariograma; modelo misto


This work presents an alternative analysis of field experiments using geostatistics (correlated errors) coupled with conventional analysis (independent errors). The evaluation of this approach was based on the standard errors of the mean estimates for variable of interest (crop yield) from a field trial of soybean lines designed augmented blocks. The proposed method results in an average decreasing of 24.04% on the estimates of standard errors, which indicates that the method is efficient.

geostatistics; mixed model; semivariogram; spatial dependence


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Uma proposta alternativa para a análise de experimentos de campo utilizando a geoestatística1 1 Parte da dissertação de mestrado em Agronomia/Estatística e Experimentação Agropecuária do primeiro autor apresentada ao Departamento de Ciências Exatas da Universidade Federal de Lavras/UFLA – Caixa Postal 37 – 37200-000 – Lavras, MG.

An alternative proposal to the analysis of field experiments using geostatistics

José Marcelo PontesI; Marcelo Silva de OliveiraII

IProfessor, Ms., Escola Agrotécnica Federal de Cáceres e Universidade do Estado de Mato Grosso, Rua São Pedro, 966, Bairro da Cavalhada – 78200-000 – Cáceres, MT

IIProfessor, Dr., Departamento de Ciências Exatas/UFLA

RESUMO

Com este trabalho, objetivou-se apresentar uma metodologia para a análise de experimentos de campo, utilizando a geoestatística (erros correlacionados) articulada com a análise convencional (erros independentes). A avaliação dessa abordagem teve como base os erros-padrão do estimador da média da variável de interesse (produtividade de grãos), provenientes de um ensaio de competição de linhagens de soja delineado em blocos aumentados. Após a aplicação do método proposto, constatou-se que ele foi capaz de diminuir em 24,04% as estimativas obtidas para a média dos erros-padrão, o que comprova sua eficiência.

Termos para indexação: geoestatística, dependência espacial, semivariograma, modelo misto.

ABSTRACT

This work presents an alternative analysis of field experiments using geostatistics (correlated errors) coupled with conventional analysis (independent errors). The evaluation of this approach was based on the standard errors of the mean estimates for variable of interest (crop yield) from a field trial of soybean lines designed augmented blocks. The proposed method results in an average decreasing of 24.04% on the estimates of standard errors, which indicates that the method is efficient.

Index terms: geostatistics, mixed model, semivariogram, spatial dependence.

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(Recebido para publicação em 19 de março de 2002 e aprovado em 26 de maio de 2003)

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  • 1
    Parte da dissertação de mestrado em Agronomia/Estatística e Experimentação Agropecuária do primeiro autor apresentada ao Departamento de Ciências Exatas da Universidade Federal de Lavras/UFLA – Caixa Postal 37 – 37200-000 – Lavras, MG.
  • Datas de Publicação

    • Publicação nesta coleção
      22 Out 2010
    • Data do Fascículo
      Fev 2004

    Histórico

    • Recebido
      19 Mar 2002
    • Aceito
      26 Maio 2003
    Editora da Universidade Federal de Lavras Editora da UFLA, Caixa Postal 3037 - 37200-900 - Lavras - MG - Brasil, Telefone: 35 3829-1115 - Lavras - MG - Brazil
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