106## summary ( Soja256 . geo )## round ( sd ( Soja256 . geo $ data ) , 4 )## round ( sd ( Soja256 . geo $ data ) / mean ( Soja256 . geo $ data ) * 1 0 0 , 2 )##205 ## summary ( Soja128 . geo )## max ( Soja128 . geo $ data )## round ( sd ( Soja128 . geo $ data ) , 4 )## round ( sd ( Soja128 . geo $ data ) / mean ( Soja128 . geo $ data ) * 1 0 0 , 2 )##210 ## summary ( Soja128 . comp . geo )## round ( sd ( Soja128 . comp . geo $ data ) , 4 )## round ( sd ( Soja128 . comp . geo $ data ) / mean ( Soja128 . comp . geo $ data ) * 1 0 0 , 2 )#### summary ( Soja128S . geo )215 ## round ( sd ( Soja128S . geo $ data ) , 4 )## round ( sd ( Soja128S . geo $ data ) / mean ( Soja128S . geo $ data ) * 1 0 0 , 2 )#### mean ( Soja128S . comp . geo $ data )## round ( sd ( Soja128S . comp . geo $ data ) , 4 )220 ## round ( sd ( Soja128S . comp . geo $ data ) / mean ( Soja128S . comp . geo $ data ) * 1 0 0 , 2 )#### mean ( Soja64S . geo $ data )## round ( sd ( Soja64S . geo $ data ) , 4 )## round ( sd ( Soja64S . geo $ data ) / mean ( Soja64S . geo $ data ) * 1 0 0 , 2 )225 ##230 #### mean ( Soja192S . comp . geo $ data )## round ( sd ( Soja192S . comp . geo $ data ) , 4 )## round ( sd ( Soja192S . comp . geo $ data ) / mean ( Soja192S . comp . geo $ data ) * 1 0 0 , 2 )#### V e r i f i c a n d o a n e c e s s i d a d e de t r a n s f o r m a c a o## −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−## lambda = 1 −−> nao t r a n s f o r m a r## lambda = 0 . 5 −−> t r a n s f o r m a c a o r a i z quadrada235 ## lambda = 0 . 0 −−> t r a n s f o r m a c a o l o g#### r e q u i r e (MASS )## p o s t s c r i p t ( ’ boxcox . ps ’ , h o r i z o n t a l =FALSE , p o i n t s i z e =12 , w i d t h =10 , h e i g h t=3)## par ( mfrow=c ( 1 , 3 ) , mgp=c ( 2 , 0 . 8 , 0 ) , mar=c ( 5 , 2 , 1 , 1 ) )240 ## boxcox ( Soja256 . geo , lambda=seq ( 0 . 2 5 , 1 . 5 , l e n =20) )## boxcox ( Soja128 . geo , lambda=seq ( − 0 . 5 , 1 . 5 , l e n =20) )## boxcox ( Soja128 . comp . geo , lambda=seq ( 0 , 2 . 5 , l e n =20) )
107## boxcox ( Soja128S . geo , lambda=seq ( −1 ,2 , l e n =20) )## boxcox ( Soja128S . comp . geo , lambda=seq ( 0 , 2 , l e n =20) )245 ## boxcox ( Soja64S . geo , lambda=seq ( −2 ,3 , l e n =20) )## boxcox ( Soja192S . comp . geo , lambda=seq ( 0 , 1 . 5 , l e n =20) )## dev . o f f ( )#### boxcox ( P150S . geodata , lambda=seq ( −1.2 ,0 , l e n =20) )250 ## boxcox ( PH150S . geodata , lambda=seq ( −4 ,0 , l e n =20) )## boxcox ( K150S . geodata , lambda=seq ( −0.8 ,1 , l e n =20) )## boxcox ( MO150S . geodata , lambda=seq ( −0.4 ,3 , l e n =20) )## boxcox ( SB150S . geodata , lambda=seq ( 0 . 3 5 , 1 . 5 , l e n =20) )## boxcox ( iCone150S . geodata , lambda=seq ( 0 , 1 . 8 , l e n =20) )255 #### S p a t i a l −p l o t ( a n t i g o post −p l o t )## −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−Soja256 . geo . c l a s s
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A meus filhos, Denise e André e a
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4 CONCLUSÕES E SUGESTÕES DE TRABA
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direita ilustra também o comportam
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Lista de TabelasTabela 2.1Estatíst
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Lista de SiglasAPGPSSIGMVMVRACPCEPB
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A análise revelou a capacidade do
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deals with samples of small size.Ke
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24Ribeiro Jr (2007) dizem que esse
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32Segundo Perry e Iemma (1999) os e
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38O modelo geoestatístico dado pel
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46d) Predição com incerteza nos p
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48região do patamar oriental da Ba
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50Figura 2.11: Localização das am
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