Estabilidade em análise de agrupamento: estudo de caso em ciência florestal

Revista Árvore

Márcio Augusto De Albuquerque²  Rinaldo Luiz Caraciolo Ferreira¹  José Antônio Aleixo Da Silva¹  Eufrázio De Souza Santos¹  Borko Stosic¹  Agostinho Lopes De Souza¹ 

[1] ,Universidade Estadual da Paraíba Departamento de Matemática Campina Grande PB

关键词: Análise multivariada;    "bootstrap";    métodos hierárquicos aglomerativos;    Multivariate analysis;    bootstrap;    agglomerative hierarchical methods;   

DOI  :  10.1590/S0100-67622006000200013

来源: SciELO

【 摘 要 】

Objetivou-se, neste trabalho, propor uma sistemática para o estudo e interpretação da estabilidade dos métodos de análise de agrupamento, através de vários algoritmos de agrupamento em dados de vegetação. Utilizaram-se dados provenientes de levantamento na Mata da Silvicultura, da Universidade Federal de Viçosa ,em Viçosa, MG. Para a análise de agrupamento, foram estimadas as matrizes de distância de Mahalanobis com base nos dados originais e via reamostragem "bootstrap", bem como aplicados os métodos da ligação simples, ligação completa e médias das distâncias, do centróide, da mediana e do Ward. Para a detecção de associação entre os métodos, foi aplicado o teste Qui-Quadrado (chi2) a 1 e 5% de probabilidade. Para os diversos métodos de agrupamento foi obtida a correlação cofenética. Os resultados de associação dos métodos foram semelhantes, indicando, em princípio, que qualquer algoritmo de agrupamento estudado está estabilizado e existem, de fato, grupos entre os indivíduos observados. No entanto, verificou-se que os métodos são coincidentes, exceto os métodos do centróide e Ward e os métodos do centróide e mediana, em comparação com o de Ward, respectivamente, com base nas matrizes de Mahalanobis a partir dos dados originais e "bootstrap". A sistemática proposta é promissora para o estudo e interpretação da estabilidade dos métodos de análise de agrupamento em dados de vegetação.

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