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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}   \begin{tabular}{ c c }  $ Modelo  & df \\   \hlineN.obs.\~PC1+PC2 AICc &$\Delta \text{AIC}$ & df\\   \hline  N.obs.\~PC1+PC2  & 254.0 & 0 & 4 \\ N.obs.\~PC1+PC1^2 & 257.3 & 3.3 & 4 \\ N.obs.\~PC2+PC2^2 & 257.4 & 3.4 & 4 \\ N.obs.\~PC1+PC1^2+PC2+PC2^2 & 259.7 & 5.7 & 6 \\ N.obs.\~PC2 & 316.0 & 62.0 & 2 \\ N.obs.\~PC1 & 318.5 & 64.5 & 2 \\ N.obs.\~Constante & 330.4 & 76.4 & 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}