Métodos paramétricos e não-paramétricos para determinar o valor característico em resultados de ensaio de madeira

Abstract

Os resultados de ensaios de caracterização de madeiras e derivados são dados de uma variável aleatória cuja população segue uma distribuição em geral desconhecida. Assim, para estimar os parâmetros de interesse, é necessário identificar a distribuição de probabilidade com melhor aderência aos dados experimentais. Nessa identificação, podem ser utilizados os métodos gráficos, sendo os gráficos de probabilidade os mais usados. Os pontos deste gráfico são determinados utilizando uma combinação dos métodos paramétricos e não paramétricos. A linha estimada por este gráfico é uma representação dos percentis dos dados experimentais, obtidos usando estatística de ordem, estimadores de máxima verossimilhança da distribuição de probabilidade com melhor aderência aos dados experimentais, e a função inversa da distribuição acumulada. Os resultados obtidos mostram que a combinação dos métodos paramétricos e não-paramétricos, permitem identificar a distribuição de probabilidade mais adequada, o que possibilita uma estimação mais precisa dos parâmetros, principalmente do valor característico que é de fundamental importância na área de madeira e derivados. Além disso, com os métodos apresentados é possível estimar um intervalo de confiança para este valor.

Test results in wood and wood products characterization are data of a random variable which population distribution in general is unknown. Therefore, is necessary to identify the probability distribution that better goodness-of-fit the experimental data, to estimate the parameters of interest. In that identification, the graphic methods can be used, being the probability plot the most common. The points of this graph are determined using a combining parametric and non-parametric method. The fitted line for this graphical is the representation of the experimental data percentiles, which are obtained using order statistics, maximum likelihood estimate of probability distribution with better goodness-of-fit to the experimental data and the inverse cumulative distribution function. The obtained results show that combining parametric and non-parametric method, allow to identify which is the more appropriate probability distribution, that makes possible a more accuracy of the parameters, mainly of the characteristic value that is the fundamental importance in wood and wood products area. Moreover, with the presented methods is possible to estimate a confidence intervals for this value.