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DC FieldValueLanguage
dc.creatorCosta, Franciella Marques da-
dc.creatorScalon, João Domingos-
dc.date.accessioned2019-12-12T14:14:39Z-
dc.date.available2019-12-12T14:14:39Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.citationCOSTA, F. M. da; SCALON, J. D. Análise da estrutura de dependência espacial em dados de áreas. Revista Brasileira de Biometria, São Paulo, v. 33, n. 2, p. 197-215, 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttp://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v33/v33_n2/A6_Franciela_Scalon.pdfpt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/38163-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceRevista Brasileira de Biometriapt_BR
dc.subjectÍndice de Moranpt_BR
dc.subjectAutocorrelaçãopt_BR
dc.subjectEnvelopes de simulaçãopt_BR
dc.subjectCafeiculturapt_BR
dc.subjectMoran Indexpt_BR
dc.subjectAutocorrelationpt_BR
dc.subjectCoffee farmingpt_BR
dc.titleAnálise da estrutura de dependência espacial em dados de áreaspt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoA análise da estrutura de dependência espacial em dados de área é de extrema importância em diversas áreas de conhecimento científico. Assim, o objetivo deste artigo é apresentar métodos estatísticos para verificar a significância estatística de um correlograma e se duas populações, distribuídas na mesma região, apresentam a mesma estrutura de dependência espacial. Sempre que o método permite, são realizadas análises do poder do teste e do erro do tipo I. Os métodos propostos também são aplicados em dados reais relacionados ao bichomineiro do cafeeiro (Leucoptera coffeella) em uma plantação de café orgânico. Os resultados obtidos permitem afirmar que os métodos propostos podem ser úteis para atingir os objetivos para os quais foram desenvolvidos.pt_BR
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