Análise espacial da produção leiteira usando um modelo autoregressivo condicional
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0359.2010v31n2p487Palavras-chave:
Produção de leite, Regressão linear, Análise espacial, Modelo auto-regressivo condicionalResumo
A produção de leite é uma das atividades mais importantes para a economia brasileira e o uso de modelos estatísticos pode auxiliar a tomada de decisão neste setor produtivo. O objetivo deste artigo foi comparar o desempenho do modelo de regressão linear tradicional e do modelo de regressão espacial, denominado de autoregressivo condicional (CAR), para explicar como algumas variáveis preditoras contribuem para a quantidade de leite produzido. Este trabalho usou uma base de dados sobre a produção de leite fornecida pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e outra base de dados sobre informações geográficas do estado de Minas Gerais, fornecida pelo Programa Integrado de Uso da Tecnologia de Geoprocessamento (GEOMINAS). Os resultados mostraram a superioridade do modelo CAR sobre o modelo de regressão tradicional. O modelo CAR possibilitou a identificação de dois conglomerados espaciais de municípios distintos de produção de leite no estado de Minas Gerais. O primeiro conglomerado representa a região onde se observa os maiores níveis de produção de leite, sendo formado pelos municípios do Triângulo Mineiro. O segundo conglomerado é formado pelos municípios do norte do estado que apresentam os menores níveis de produção de leite.
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