COMPARAÇÃO ENTRE MODELOS PARA PREDIÇÃO DO NITROGÊNIO MINERALIZADO: UMA ABORDAGEM BAYESIANA

Ciência E Agrotecnologia

Endereço:
Editora UFLA - Campus Histórico - Universidade Federal de Lavras
Lavras / MG
Site: http://www.editora.ufla.br/revista/
Telefone: (35) 3829-1532
ISSN: 14137054
Editor Chefe: Renato Paiva
Início Publicação: 31/12/1976
Periodicidade: Bimestral
Área de Estudo: Agronomia

COMPARAÇÃO ENTRE MODELOS PARA PREDIÇÃO DO NITROGÊNIO MINERALIZADO: UMA ABORDAGEM BAYESIANA

Ano: 2009 | Volume: 33 | Número: Suplemento
Autores: Janser Moura Pereira, Joel Augusto Muniz, Thelma Safádi, Carlos Alberto Silva
Autor Correspondente: Janser Moura Pereira | [email protected]

Palavras-chave: amostrador de gibbs, metropolis hastings, fator de bayes, critério de informação bayesiano

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Neste trabalho, desenvolveu-se uma abordagem bayesiana para predizer as quantidades de nitrogênio mineralizados por
intermédio de modelos não lineares. Os modelos não lineares considerados para avaliar a dinâmica da mineralização do nitrogênio e
para ilustrar o procedimento bayesiano foram: modelo de Cabrera, Marion, Stanford e Smith. A comparação dos modelos foi feita por
meio do Fator de Bayes (FB) e do Critério de Informação Bayesiano (BIC). A inferência sobre os parâmetros realizou-se por
intermédio do Amostrador de Gibbs e do Metropolis Hastings. O modelo de Cabrera (1993) foi o que proporcionou melhor qualidade
de ajuste ao conjunto de dados de mineralização de nitrogênio, sendo seguido pelo modelo de Stanford & Smith (1972) e, por último,
o de Marion et al. (1981).



Resumo Inglês:

In this work one developed a Bayesian approach to predict the amount of mineralized nitrogen through nonlinear models. The
nonlinear models considered to evaluate the mineralization of organic nitrogen and to illustrate the Bayesian procedure were: models
of Cabrera, Marion, Stanford and Smith. The comparison of the models was promoted through the Bayes Factor (FB) and Bayes
Information Criterion (BIC). Inference on the parameters was carried out through the Gibbs Sampling and Metropolis Hastings. The
model that provided better adjustment quality to the group of data was Cabrera’s model (1993), followed by the model of Stanford
& Smith (1972) and the last one by Marion et al. (1981).