Estratégias para o cálculo do limites de confiança em inventários florestais

O objetivo foi avaliar diferentes estratégias para o cálculo de limites de confiança em inventários florestais. O banco de dados foi proveniente de simulações computacionais a partir de combinações entre duas tipologias vegetais (Cerrado Típico e Floresta Estacional Semidecidual), duas distribuições amostrais (Normal e Log-normal), quatro tamanhos de amostra (5, 10, 15 e 20 ua) e quatro níveis de variabilidade volumétrica (coeficientes de variação de 5, 10, 20 e 30%). Ao todo, foram simulados 64 cenários, cada um com 200 amostras. Os limites de confiança (1 - α = 0,90) de cada amostra foram calculados pelos métodos: (A) abordagem clássica, baseada na distribuição t-Student e na média como medida de tendência central; (B) Bootstrap Percentil; (C) Jackknife-z; e (D) abordagem similar ao Método A, mas utilizando a mediana. Os limites obtidos pelo Método A foram os mais precisos, com maior percentual de amostras em que a média populacional do volume estava contida dentro dos intervalos de confiança. Em média, esse percentual foi de 90,1% para amostras com distribuições normais e de 89,8% para amostras log-normais. Conclui-se que o método A é robusto para a estimativa dos limites de confiança em amostras com distribuição Normal ou Log-Normal, mesmo sob alta variabilidade e tamanhos reduzidos.