A distribuição de Weibull de três parâmetros tem ampla utilização na área florestal. Existem três métodos para ajustar a distribuição, os quais consideram o parâmetro de locação como um termo independente que deve ser conhecido para obter os restantes parâmetros. Esta proposta metodológica visa, através de um processo interativo, otimizar o ajuste de cada um dos métodos mais utilizados para esta finalidade, sendo eles: máxima verossimilhança, momentos e percentis. Esta proposta visa minimizar o “dn” do teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov. Observou-se que os valores de “dn” da distribuição Weibull de três parâmetros são inferiores aos obtidos na de dois parâmetros nos três métodos de ajuste. Observou-se ainda que os valores “dn” de cada método não apresentam diferenças expressivas, mas quando são comparadas as probabilidades associadas à magnitude tornam-se relevantes e justificam a metodologia proposta. Concluiu-se que esta nova metodologia é uma alternativa útil para ajuste de distribuições diamétricas e aplicações em modelagem do crescimento e da produção de povoamentos florestais.
The Weibull probability distribution of three parameters has wide use forestry. There are three fitting methods used for this purpose, which take into consideration the location parameter as an independent term that should be known previously to obtain the remaining parameters. This methodological proposal aims at showing an iterative method of optimization the fitting of the three parameters of the Weibull function in each one of the methods: maximum likelihood, moments, and percentiles. The proposed method minimizes the statistical “dn” of the Kolmogorov-Smirnov test of goodness-of-fit. It was noticed that “dn” of the three parameters Weibull distribution are lower than those of the two parameters function for the three fitting methods. It was also observed that “dn” values of each method were not significantly different one another, but when the probabilities were compared expressive differences were noticed, indicating the methodology is adequate. It was concluded that the new methodology is a useful alternative for the fitting of diameter distributions and application in modeling of growth and yield of forest stands.
