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O presente estudo foi baseado na utilização da teoria dos modelos não-lineares de efeito misto em multiníveis para a modelagem do crescimento em altura de povoamentos clonais de Eucalyptus. A base de dados utilizada representa medições de árvores individuais, tomadas em diferentes locais e no tempo, sendo a mesma classificada de longidudinal, irregularmente espaçada, não-balanceada, com autocorrelação e com a presença de heterogeneidade de variância. O modelo logístico de três parâmetros foi utilizado para a estimativa do crescimento em altura. Os parâmetros do modelo foram estimados como de efeitos fixos e aleatórios em dois níveis: unidade amostral (nível 1) e árvore individual dentro das unidades amostrais (nível 2). A inclusão de tais níveis reduziu sensivelmente o erro padrão da estimativa para o modelo. As estimativas também foram melhoradas com a modelagem da heterogeneidade da variância, utilizando estruturas diagonais, e da autocorrelação, com a estrutura ARMA(2,1).

O presente estudo foi baseado na utilização da teoria dos modelos não-lineares de efeito misto em multiníveis para a modelagem do crescimento em altura de povoamentos clonais de Eucalyptus. A base de dados utilizada representa medições de árvores individuais, tomadas em diferentes locais e no tempo, sendo a mesma classificada de longidudinal, irregularmente espaçada, não-balanceada, com autocorrelação e com a presença de heterogeneidade de variância. O modelo logístico de três parâmetros foi utilizado para a estimativa do crescimento em altura. Os parâmetros do modelo foram estimados como de efeitos fixos e aleatórios em dois níveis: unidade amostral (nível 1) e árvore individual dentro das unidades amostrais (nível 2). A inclusão de tais níveis reduziu sensivelmente o erro padrão da estimativa para o modelo. As estimativas também foram melhoradas com a modelagem da heterogeneidade da variância, utilizando estruturas diagonais, e da autocorrelação, com a estrutura ARMA(2,1).