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144 De acordo com a tabela 6, verificou-se que, a soma dos quadrados das cargas fatoriais para cada variável resulta num valor estimado da comunalidade, que é à parte da variância total explicada pelo primeiro fator, assim, o tamanho da comunalidade é um índice útil para avaliar o quanto de variância em uma dada variável é explicada pela solução fatorial, com isso, pode-se observar nesta tabela, que todas as variáveis são importantes na estrutura de covariância, pois as comunalidades são altas, acima de 0,70, conforme (RENCHER, 2002). Em seguida, com a obtenção dos escores fatoriais, ou seja, medidas compostas de cada fator computado para cada indivíduo, substituindo-se as variáveis originais pelos escores fatoriais e realizou-se a regressão linear múltipla. Considerou-se como variável resposta o volume de Pinus e como variáveis explicativas os escores fatoriais referentes aos dois fatores extraídos. Ao ajustar-se um modelo com os escores fornecidos pelo primeiro fator, verificou-se que os mesmos foram significativamente importantes devido ao valor de p ser menor que o nível de significância de 5%, como mostra a tabela 7. Tabela 7: Ajuste do modelo de regressão linear simples para determinação da equação de volume de Pinus de dados dendrométricos da empresa Duratex Florestal em 2005. Variáveis Coeficientes Teste t Valor de p Constante 59,59 4,31 0,000 Fator 1 242,61 11,85 0,000 Fator 2 -11,39 -0,572 0,003 Após analisar a significância individual de cada fator de acordo com o teste t e por meio do valor descritivo (valor de p), partiu-se para analisar a significância geral do modelo de regressão, aplicando-se a análise de variância (ANOVA) aos fatores. A análise de variância mostra que se rejeita a hipótese de não haver regressão, isto é, o modelo é significativo a um nível de significância de 5%, e conclui-se que pelo menos uma variável explanatória está relacionada com o valor de volume de madeira de Pinus, conforme a tabela 8. Tabela 8: Análise de variância para a significância da equação de volume de Pinus de dados dendrométricos da empresa Duratex Florestal em 2005. F.V G.L S.Q Q.M F Valor de p Regressão 2 115315,69 57657,850 70,49 0,0001 Resíduo 33 26991,61 817,920 Total 35 Traços, Belém, v. 12, n. 25, p. 133-146, jun. 2010
145 Analisando-se as medidas de ajuste, observa-se que os valores do coeficiente de correlação múltiplo (R múltiplo), o coeficiente de determinação (R 2 ) e o coeficiente de determinação ajustado (R 2 ajustado), são consideravelmente altos, indicando alta correlação da variável dependente com as variáveis independentes, e alta explicação da variável dependente pelas variáveis independentes, indicando que o modelo ajustado explica bem a variabilidade do valor do volume de madeira de Pinus. Tabela 9: Medidas referentes ao ajuste da equação de volume de madeira de Pinus de dados dendrométricos da empresa Duratex Florestal em 2005. Medidas Estatísticas Valores Coeficiente de Correlação Múltiplo (R múltiplo) 0,90 Coeficiente de Explicação (R²) 0,93 Coeficiente de Explicação Ajustado (R² ajustado) 0,91 Em suma, o coeficiente de determinação múltiplo, que representa a proporção da variação em Y (valor) que é explicada através do conjunto de variáveis explanatórias selecionadas, apresentou um valor igual a 91% da variação no volume pode ser explicado através da variação nas variáveis e 9% do volume são explicados por outras variáveis que não constam no modelo, conforme tabela 9. Portanto, a equação de regressão linear múltipla para os dados do volume de Pinus que descreve o relacionamento entre o valor de mercado e os dois fatores independentes é: VOLUME Pinus = 59,5978 + 242,6155*Escore do Fator 1 -10,3907*Escore do Fator 2. Sendo que o escore do fator 1 seria uma combinação linear entre as variáveis DAP, idade, altura e área basal e o escore do fator 2 por uma combinação das variáveis IAF, DAF e GAP obtidas por meio de um método de regressão linear múltipla, sendo desmembrado da seguinte forma. VOLUME Pinus = 59,5978+242,61*[(0,93*DAP)+(0,81*Idade)+(0,95*Altura)+(0,72*Área Basal)] -10,3907[(-0,93*IAF)+(0,71*DAF)+(0,97*GAP)] Assim, a equação estimada para o volume de Pinus em função de suas características pode ser usada para predizer o volume de outras árvores sem o problema da multicolinearidade. Traços, Belém, v. 12, n. 25, p. 133-146, jun. 2010
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