Tese em PDF - departamento de engenharia florestal - ufpr ...

Estas amostras anômalas também podem ser encontradas nos dados utilizados
para a previsão do modelo (CARNEIRO, 2008).
Nas últimas décadas, métodos estatísticos robustos têm sido
desenvolvidos a partir da identificação e remoção automática das anomalias. No
entanto, tal procedimento deve ser tomado com alguma cautela, pois algumas
vezes a presença de uma amostra diferente das demais pode conter, ao invés de
erros, informações importantes que não são encontradas nos outros dados e,
dessa forma, sua presença irá contribuir muito para o desenvolvimento do modelo
(MARTENS e TORMOD, 1989, citado por CARNEIRO, 2008).
Os métodos utilizados para detecção e eliminação de anomalias neste
trabalho foram baseados nos estudos de “leverages” e análise residual, seguindo
as recomendações da norma ASTM E 1655-00 citado por CARNEIRO, 2008).
“Leverage” representa a influência de uma amostra no modelo de
regressão. Geometricamente pode ser interpretada como a distância de uma
amostra ao centróide do conjunto de dados. Se a amostra tem um valor de
“leverage” pequeno significa que ela está tendo pouca influência no modelo, mas
se esse valor é alto e há uma discrepância em relação ao conjunto amostral, a
amostra pode estar exercendo uma influência negativa no modelo
(SAMISTRARO, 2008).
3.3 ESPECTROSCOPIA ÓPTICA E A MADEIRA
A técnica de infravermelho próximo é uma tecnologia que pode ser utilizada
na separação ou agrupamento de madeiras e identificação das mesmas.
Observa-se que ao tentar separar em dois grupos distintos, as madeiras de Pinus
e Eucalyptus, não importa a face que for utilizada para a aquisição dos espectros,
a separação ocorre de forma bem definida (RIBEIRO, 2009).
Varias propriedades químicas, densidade, características anatômicas,
ângulo da microfibrilar e propriedades de resistência também tem sido estimadas
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