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50<br />
\lags". Este procedimento e recomendavel para efetuar a estima»c~ao dos par^ametros<br />
das distribui»c~oes e para a aplica»c~ao do teste Qui-quadrado de ader^encia, descrito a<br />
seguir.<br />
5.2.4 - Teste da Ader^encia das Distribui»c~oes Selecionadas<br />
Uma vez coletadas as amostras para cada classe, pode-se testar<br />
a hipotese de que as mesmas s~ao provenientes das distribui»c~oes a ela associadas.<br />
Para tal e utilizado o teste do Qui-quadrado e fornecido o p-valor, o qual indica<br />
o maximo n³vel de signi¯c^ancia para o qual podemos aceitar a hipotese (isto e, um<br />
p-valor proximo de um indica uma boa ader^encia da distribui»c~ao aos dados). Para a<br />
realiza»c~ao do teste as amostras devem estar decorrelacionadas.<br />
5.2.5 - Estima»c~ao dos Par^ametros das Distribui»c~oes<br />
Os par^ametros de cada distribui»c~ao s~ao calculados, considerando os<br />
estimadores da distribui»c~ao mais ajustada e os dados amostrais. No sistema imple-<br />
mentado s~ao utilizados, sempre que poss³vel, os estimadores de Maxima Verossimi-<br />
lhan»ca ou os estimadores obtidos pelo metodo dos Momentos, quando os primeiros<br />
n~aoestiveremdispon³veis. Est~aooperacionaisasrotinasde estima»c~aodospar^ametros<br />
para o caso dos dados monoespectrais em amplitude.<br />
5.2.5.1 - O Numero Equivalente de Visadas<br />
O numero equivalente de visadas e um dos par^ametros utilizados<br />
quando se usa o modelo multiplicativo (Se»c~ao 4.1, p. 39).<br />
Para o caso dasimagensmonoespectrais em amplitude,e par^ametro<br />
dasdistribui»c~oes Raiz de Gama (Se»c~ao 3.14 p. 25), K-Amplitude (Se»c~ao 3.20,p. 32),<br />
G-Amplitude (Se»c~ao 3.25, p. 36) e Normal Restrita Amplitude (Subse»c~ao 4.2.2, p.<br />
45).
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