diversos pesquisadores ainda não têm contato n<strong>em</strong> muitas informações sobre ela. Po<strong>de</strong> ser observado na figura 31 o ajuste da distribuição <strong>de</strong> Quadros aos dados observados dos diâmetros da castanheira. Essa função teve a habilida<strong>de</strong> singular, até agora, <strong>de</strong> apresentar uma conformação bimodal. Outro bom indicador encontra-se na figura 32, on<strong>de</strong> estão apresentados os resíduos percentuais entre valores estimados pelo mo<strong>de</strong>lo e observados a campo. FIGURA 31 – Distribuição diamétrica da castanheira e distribuição <strong>de</strong> Quadros a ela ajustada. FIGURA 32 – Resíduos <strong>em</strong> percentag<strong>em</strong> da distribuição <strong>de</strong> Quadros Resíduo (%) 2,5 1,5 0,5 -0,5 -1,5 -2,5 0 50 100 150 200 DAP (cm) 72
5.2.8 Spline Cúbica A Função Spline Cúbica ajustada encontra-se na equação 85. Na tabela 09 encontram- se as frequências observadas a campo e esperadas pela função ajustada. Apesar do tamanho da função truncada, ela é simples, quando analisada <strong>em</strong> partes, uma vez que é composta por funções <strong>de</strong> terceiro grau. Por isso leva o nome <strong>de</strong> Spline Cúbica. f ( x) = EQ. 85 1 24076, 86 3 ⎧5, 6948x − 0, 0046x ⎪ 2 3 ⎪− 64, 2278 + 18, 5404x − 0, 8564x − 0, 0145x ⎪ 2 3 476, 976 − 46, 4041x + 1, 7414x − 0, 0202x ⎪ 2 3 ⎪-741, 5667+ 58, 0425 x-1, 2428 x + 0, 0082x ⎪ 2 3 ⎪-1921, 9769+ 136, 7365 x-2, 9915 x + 0, 0212 x ⎪ 2 3 ⎪ 6436, 0064-319, 1535 x+ 5, 2974 x -0, 0290 x ⎪ 2 3 -7566, 9860+ 327, 1384 x-4, 6456 x + 0, 0219 x ⎪ 2 3 ⎪6659, 5682-241, 9237 x+ 2, 9419 x -0, 0118 x ⎪ 2 3 ⎪6721, 4062-244, 1062x+ 2, 9676 x -0, 0119 x ⎨ 2 3 ⎪-46542, 9935+ 1437, 9274 x-14, 7380 x + 0, 0502 x ⎪ 2 3 135666, 2598-3768, 0512 x+ 34, 8427 x -0, 1071 x ⎪ 2 3 ⎪-272645, 8516+ 6883, 5691 x-57, 7801 x + 0, 1613 x ⎪ 2 3 ⎪486120, 0875-11326, 8135 x+ 87, 9030 x -0, 2272 x ⎪ 2 ⎪ -1279151, 7409+ 27901, 4494 x-202, 6767 x + 0, 4903x ⎪ 2 3 2904888, 0556-58664, 8912 x+ 394, 3325 x -0, 8821 x ⎪ 2 ⎪-3575620, 3718+ 66764, 3041 x-414, 8881 x + 0, 8581 x ⎪ 2 3 ⎪2132084, 8988-37012, 1553 x+ 214, 0601 x -0, 4125 x ⎪ 2 3 ⎩-521612, 9866+ 8479, 8084 x-45, 8939 x + 0, 0827 x 3 3 0 ≤ x < 15 15 ≤ x < 25 25 ≤ x < 35 35 ≤ x < 45 45 ≤ x < 55 55 ≤ x < 65 65 ≤ x < 75 75 ≤ x < 85 85 ≤ x < 95 95 ≤ x < 105 105 ≤ x < 115 115 ≤ x < 125 125 ≤ x < 135 135 ≤ x < 145 145 ≤ x < 155 155 ≤ x < 165 165 ≤ x < 175 175 ≤ x < 187 A média e a variância estão apresentadas nas Equações 86 e 87 respectivamente. Observa-se que a função Spline Cúbica superestimou a média e o <strong>de</strong>svio padrão. μ = 109, 14 cm EQ. 86 = 2 2 σ X 2263, 00 cm EQ. 87 73
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SAULO HENRIQUE WEBER Desenvolviment
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e processuais dentro da instituiç
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e tal que para qualquer sucesso de
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• Se f é contínua em ( ∞, a]
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O melhor ajuste foi obtido com a ds
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