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LCF-5877
Biometria Florestal Avançada



Programa de Pós-Graduação

Objetivos

Essa disciplina trata da construção de modelos de Biometria Florestal, discutindo os conceitos e os príncipios que fundamentam a construção desses modelos e aplicando o conhecimento adquirido na solução de problemas em algumas situações práticas.

A construção dos modelos de Biometria Florestal requer uma sólida base em inferência estatística e a abordagem dessa disciplina está centrada na Inferência por Verossimilhança, através do Axioma da Verossimilhança. Mas, como se assume conhecimento prévio de inferência estatística, que normalmente é adquirido em disciplinas básicas de estatística, a disciplina também trata da Inferência Clássica como um aspecto necessário à compreensão adequada da Inferência por Verossimilhança.

Por ser uma disciplina avançada, assume-se que os estudantes já tenha vivência com a modelagem em Mensuração Florestal , de modo que os problemas complexos de ajuste e aplicação de modelos possam ser abordados tendo em vista a pesquisa em Biometria Florestal.

Todo processamento dos dados e análises estatísticas são realizadas no ambiente computacional R.


Justificativa

A Biometria Florestal é na sua essência a construção de modelos estocásticos a partir de evidências empíricas, ou seja, observações de campo. Os modelos biométricos florestal podem ser aplicados tanto na pesquisa em Silvicultura e Ecologia Florestal quanto no gerenciamento de Recursos Florestais (Manejo Florestal), mas o fundamento da sua aplicação é a inferência quantitativa científica. O Axioma da Verossimilhança fornece os fundamentos para uma inferência quantitativa baseada em modelos que é flexível e realista, partindo de pressuposições mínimas, mas exige forte fundamentação teórica na área de conhecimento em que se aplica.


Enfoque e Pré-requisitos

Dois elementos fundamentais direcionam o enfoque da LCF5877 e, portanto, são pré-requisitos para cursar a disciplina: a inferência segundo o Axioma da Verossimilhança e o tratamento dos problemas de forma prática, com “mãos-na-massa”.

A inferência segundo o Axioma da Verossimilhança é apresentada na disciplina BIE5781 Modelagem Estatística em Ecologia e Recursos Naturais (Instituto de Biociências - USP), que é pré-requisito para essa disciplina. A visita à página da BIE5781 e o estudo do seu material didático dará uma noção clara do que é essa forma de inferência.

Já o enfoque no tratamento de problemas práticos exige a análise de dados através de software estatístico. A disciplina trabalha com o software R, por isso, o conhecimento prévio desse software é necessário à disciplina. Esse conhecimento pode ser obtido na disciplina LCF5876 Computação no Ambiente R: Aplicações em Ecologia e Recursos Florestais ou na disciplina LCF5782 Introdução à Linguagem R (Instituto de Biociências - USP ). Assume-se que os estudantes da LCF5877 conhecem o ambiente R suficientemente bem para resolver os problemas e exercícios apresentados nas páginas dessas duas disciplinas.


Informações Gerais Sobre a Disciplina

  • Número de créditos: 8
  • Número de Semanas: 15
  • Carga Horária Semanal Teórica: 4
  • Carga Horária Semanal Prática: 4
  • Carga Horária Total: 120


lcf5877/start.txt · Última modificação: 2016/10/05 09:55 (edição externa)