Aplicação da análise de componentes principais em um estudo de vegetação do semi-árido /
Entende-se por redução de dimensionalidade ao processo de representação espacial de X utilizando-se um número k de dimensões, onde k < p. Para facilitar a análise exploratória dos dados, visto o número de variáveis que serão estudadas, é recomendada a utilização de técnicas de redução de dimensio...
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oai:localhost:123456789-565052022-11-30T02:36:36Z Aplicação da análise de componentes principais em um estudo de vegetação do semi-árido / Moreira, Wagner Sandro da Costa. Ferreira, Aristotelino Monteiro. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Análise estatística - Monografia. Análise de componentes principais - Monografia. Vegetação do semi-árido - Estatística - Monografia. Estatística - Monografia. Entende-se por redução de dimensionalidade ao processo de representação espacial de X utilizando-se um número k de dimensões, onde k < p. Para facilitar a análise exploratória dos dados, visto o número de variáveis que serão estudadas, é recomendada a utilização de técnicas de redução de dimensionalidade, como a Análise de Componentes Principais, que permite o conhecimento das variáveis mais importantes, quanto à variabilidade no estudo em questão, e torna possível o conhecimento e estudo de relações emtre as variáveis. Os objetivos principais deste estudo são aplicar a técnica em um caso concreto de estudo de vegetação no semi-árido do RN e cotejar o potencial analítico da análise de componentes principais na interpretação do realcionamento entre as variáveis estudadas. Este estudo de vegetação é relacionado a aspectos da Caatinga da Bacia Potiguar, sendo levado em consideração para este trabalho o aspecto fitossociológico, determinado pelos parâmetros densidade, frequência, dominância, e altjura média dos indivíduos, foram submetidos à análise de componentes principais. A matriz de correlação mostrou-se ser mais adequada para a extração dos componentes principais, pois estes são invariantes na escala, o que evita o problema de reprodução de variável causada pela variável Densidade Absoluta Total (Dat), por ter uma variância muito alta. Os dois primeiros componentes foram escolhidos para representar as 4 variáveis através dos critérios da proporção da viabilidade total, do autovalor médio, e avaliação do scree diagram, explicando 83,38% da variabilidade total. Através das correlações variável/eixo, pôde-se interpretar os dois componentes, de forma que o primeiro componente principal é um reflexo do comportamento horizontal da vegetação da área estudada (componente paisagístico espacial) e o segundo reflete o comportamento vertical da vegetação (componente paisagístico vertical).#$&O componente paisagístico espacial é independente do eixo que complementa a tridimensionalidade (componente paisagístico vertical), denotando o aspecto da verticalização da paisagem. 1 2022-10-05T14:28:35Z 2022-10-05T14:28:35Z 2002. Monografia UFRN 519.23 M835a MONOG 80379 https://app.bczm.ufrn.br/home/#/item/80379 https://app.bczm.ufrn.br/home/#/item/80379 |
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Entende-se por redução de dimensionalidade ao processo de representação espacial de X utilizando-se um número k de dimensões, onde k < p. Para facilitar a análise exploratória dos dados, visto o número de variáveis que serão estudadas, é recomendada a utilização de técnicas de redução de dimensionalidade, como a Análise de Componentes Principais, que permite o conhecimento das variáveis mais importantes, quanto à variabilidade no estudo em questão, e torna possível o conhecimento e estudo de relações emtre as variáveis. Os objetivos principais deste estudo são aplicar a técnica em um caso concreto de estudo de vegetação no semi-árido do RN e cotejar o potencial analítico da análise de componentes principais na interpretação do realcionamento entre as variáveis estudadas. Este estudo de vegetação é relacionado a aspectos da Caatinga da Bacia Potiguar, sendo levado em consideração para este trabalho o aspecto fitossociológico, determinado pelos parâmetros densidade, frequência, dominância, e altjura média dos indivíduos, foram submetidos à análise de componentes principais. A matriz de correlação mostrou-se ser mais adequada para a extração dos componentes principais, pois estes são invariantes na escala, o que evita o problema de reprodução de variável causada pela variável Densidade Absoluta Total (Dat), por ter uma variância muito alta. Os dois primeiros componentes foram escolhidos para representar as 4 variáveis através dos critérios da proporção da viabilidade total, do autovalor médio, e avaliação do scree diagram, explicando 83,38% da variabilidade total. Através das correlações variável/eixo, pôde-se interpretar os dois componentes, de forma que o primeiro componente principal é um reflexo do comportamento horizontal da vegetação da área estudada (componente paisagístico espacial) e o segundo reflete o comportamento vertical da vegetação (componente paisagístico vertical).#$&O componente paisagístico espacial é independente do eixo que complementa a tridimensionalidade (componente paisagístico vertical), denotando o aspecto da verticalização da paisagem. |
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