14 - PPGMNE - Universidade Federal do Paraná

55Tabela 2.5: Estatística descritiva das predições por krigagem convencional da produtividade desoja medida em uma malha de 690 pontos, com base em amostras de 256, 128 e 64 pontos.Delineamento Mínimo Média Máximo D.P. C.V.(%) ER(%)Soja256 2,3285 2,7422 3,1365 0,1784 6,5 -0,27Soja128 2,3946 2,7562 3,0566 0,1736 6,3 0,24Soja64 2,7792 2,8078 2,8360 0,0161 0,6 2,12Medidas em t ha −1 . D.P.: Desvio Padrão, C.V.: Coeficiente de Variação, ER(%): erro em relação aovalor referência de 2,75 t ha −1 .a tendência do número de pontos preditos se concentrarem na classe central, tanto na prediçãoatravés da utilização dos 256 pontos amostrados quanto na predição que envolveu uma reduçãono número de amostras.Tabela 2.6: Porcentagem dos pontos estimados por método de krigagem com modelo univariado,incidentes em cada intervalo de classificação, segundo três tipos de amostragem.Classe PM S256 S128 S64 S256d1,19 a 2,34 1,8 0,7 0,0 0,0 20,32,34 a 2,61 2,5 22,9 25,2 0,0 19,92,61 a 2,85 2,7 46,2 37,4 100,0 20,72,85 a 3,16 3,0 29,1 37,4 0,0 19,13,16 a 4,14 3,7 0,0 0,0 0,0 19,9PM: ponto médio da classe, S256: soja em 256 amostras, S128: soja em 128 amostras, S64: soja em64 amostras, IC: índice de cone, CP1: primeira componente principal, S256d: dados originais de sojaclassificados.Análise espacial bayesiana das amostras de produtividade de sojaPara inferência bayesiana sobre os parâmetros do modelo foi considerado um modeloisotrópico, sem tendência direcional ou efeito sistemático e função de correlação de Matèrncom parâmetro de diferenciabilidade κ = 0.5. Adotou-se as distribuições a priori plana (“flat”)para o parâmetro β, recíproca para σ 2 e uniforme discreta para φ. Considerou-se ainda o valorde τ 2 relativo igual a zero, ou seja, ausência do efeito de pequena escala. A opção portais procedimentos se deu por conveniência computacional, cabendo uma exploração mais detalhadasobre o assunto em trabalhos futuros. A Figura 2.15 mostra a distribuição a posterioripara os parâmetros β e σ 2 no caso em que se utilizou a amostra de produtividade de sojaem 256 pontos amostrais. As Figuras 2.16 e 2.17 correspondem às distribuições a posterioripara os parâmetros β e σ 2 no caso em que se utilizou amostra de produtividade de soja em128 e 64 pontos amostrais, respectivamente. A Tabela 2.7 apresenta as estimativas pontuaisdos parâmetros, obtidos pela média de 1.000 simulações bayesianas obtidas pelas respectivasdistribuições a posteriori. As estimativas dos parâmetros β nessa tabela são compatíveis com