Gabriela Torres Gonçalves, J. Antonino, Willames de Albuquerque Soares, M. Moura, Ana Mércia Pegado e Silva Wanderley
{"title":"开发用于估算累西腓大都市区年平均降水量的多元线性回归函数","authors":"Gabriela Torres Gonçalves, J. Antonino, Willames de Albuquerque Soares, M. Moura, Ana Mércia Pegado e Silva Wanderley","doi":"10.17271/19843240164020234667","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Nos grandes centros urbanos é primordial aprender a conviver e se adaptar aos frequentes eventos climáticos extremos. Considerando o exposto, este artigo teve como objetivo utilizar um modelo probabilístico, através da regressão linear múltipla, para determinar uma função correlacionando a precipitação anual média de vinte postos pluviométricos localizados na Região Metropolitana do Recife com a Latitude, Longitude e Altitude desses postos. A função obtida mostrou uma alta capacidade preditiva, apresentando coeficiente de determinação da regressão de 0,713 e a média do erro percentual, entre os dados observados e estimados dos postos pluviométricos estudados, foi 6,27%.","PeriodicalId":260056,"journal":{"name":"Revista Científica ANAP Brasil","volume":" 20","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Desenvolvimento de uma Função Através de Regressão Linear Múltipla para Estimativa da Precipitação Média Anual na Região Metropolitana do Recife\",\"authors\":\"Gabriela Torres Gonçalves, J. Antonino, Willames de Albuquerque Soares, M. Moura, Ana Mércia Pegado e Silva Wanderley\",\"doi\":\"10.17271/19843240164020234667\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Nos grandes centros urbanos é primordial aprender a conviver e se adaptar aos frequentes eventos climáticos extremos. Considerando o exposto, este artigo teve como objetivo utilizar um modelo probabilístico, através da regressão linear múltipla, para determinar uma função correlacionando a precipitação anual média de vinte postos pluviométricos localizados na Região Metropolitana do Recife com a Latitude, Longitude e Altitude desses postos. A função obtida mostrou uma alta capacidade preditiva, apresentando coeficiente de determinação da regressão de 0,713 e a média do erro percentual, entre os dados observados e estimados dos postos pluviométricos estudados, foi 6,27%.\",\"PeriodicalId\":260056,\"journal\":{\"name\":\"Revista Científica ANAP Brasil\",\"volume\":\" 20\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-12-30\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Revista Científica ANAP Brasil\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.17271/19843240164020234667\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Científica ANAP Brasil","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17271/19843240164020234667","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Desenvolvimento de uma Função Através de Regressão Linear Múltipla para Estimativa da Precipitação Média Anual na Região Metropolitana do Recife
Nos grandes centros urbanos é primordial aprender a conviver e se adaptar aos frequentes eventos climáticos extremos. Considerando o exposto, este artigo teve como objetivo utilizar um modelo probabilístico, através da regressão linear múltipla, para determinar uma função correlacionando a precipitação anual média de vinte postos pluviométricos localizados na Região Metropolitana do Recife com a Latitude, Longitude e Altitude desses postos. A função obtida mostrou uma alta capacidade preditiva, apresentando coeficiente de determinação da regressão de 0,713 e a média do erro percentual, entre os dados observados e estimados dos postos pluviométricos estudados, foi 6,27%.