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\textbf{Tabela 1}: Resultados da análise de seleção de modelos concorrentes para explicar a relação entre o número de espécies observado (N obs.) e as duas variáveis de estrutura da vegetação obtidas a partir da análise de PCA (PC1 e PC2). Na coluna Modelo, o sinal "\~" mostra a relação de causa entre a variável dependente (à esquerda do sinal) e a(s) variável(is) independente(s) (à direita do sinal). O sinal "+" indica que a soma do efeito das variáveis foi considerada no modelo. O sinal "^2" indica que a variável independente no modelo foi multiplicada por um termo quadrático. As colunas AICc, $\Delta \text{AIC}$ e df, apresentam os valores de AICc(Critério de informação de Akaike corrigido para pequenas amostras), diferença de AICc do modelo da linha para o de menor AICc e o número de parâmetros estimados em cada modelo, respectivamente.  \begin{table}\label{table:tabela1}  \begin{tabular}{l c  c c } \hline  Modelo & AICc & $\Delta \text{AIC}$ $  & df \\ \hline  N. obs. \~ PC1 + PC2 \hlineN.obs.\~PC1+PC2  & 254.0 & 0 & 4\\   N. obs. \~ PC1 + PC1^2 4 \\   N.obs.\~PC1+PC1^2  & 257.3 & 3.3 & 4\\   N. obs. \~ PC2 + PC2^2 4 \\   N.obs.\~PC2+PC2^2  & 257.4 & 3.4 & 4\\   N. obs. \~ PC1 + PC1^2 + PC2 + PC2^2 4 \\   N.obs.\~PC1+PC1^2+PC2+PC2^2  & 259.7 & 5.7 & 6\\   N. obs. \~ PC2 6 \\   N.obs.\~PC2  & 316.0 & 62.0 & 2\\   N. obs. \~ PC1 2 \\   N.obs.\~PC1  & 318.5 & 64.5 & 2\\   N. obs. \~ Constante 2 \\   N.obs.\~Constante  & 330.4 & 76.4 & 1\\   \hline 1 \\  \end{tabular} \caption{Tabela 1: Resultados da análise de seleção de modelos concorrentes para explicar a relação entre o número de espécies observado (N obs.) e as duas variáveis de estrutura da vegetação obtidas a partir da análise de PCA (PC1 e PC2). Na coluna Modelo, o sinal "\~" mostra a relação de causa entre a variável dependente (à esquerda do sinal) e a(s) variável(is) independente(s) (à direita do sinal). O sinal "+" indica que a soma do efeito das variáveis foi considerada no modelo. O sinal "^2" indica que a variável independente no modelo foi multiplicada por um termo quadrático. As colunas AICc, $\Delta \text{AIC}$ e df, apresentam os valores de AICc(Critério de informação de Akaike corrigido para pequenas amostras), diferença de AICc do modelo da linha para o de menor AICc e o número de parâmetros estimados em cada modelo, respectivamente.} \end{table}