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Beach cusps: Using multivariate data analysis techniques for the identification of important variables and for predicting their spacing

Título
Beach cusps: Using multivariate data analysis techniques for the identification of important variables and for predicting their spacing
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2011
Autores
Lopes, V
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Pais Barbosa, J
(Autor)
FEUP
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar e-mail institucional Pesquisar Publicações do Participante Ver página do Authenticus Sem ORCID
Taveira Pinto, F
(Autor)
FEUP
Revista
SI 39
Páginas: 1106-1110
ISSN: 0749-0208
Indexação
Classificação Científica
FOS: Ciências exactas e naturais > Ciências da terra e ciências do ambiente
Outras Informações
ID Authenticus: P-002-WEA
Abstract (EN): A beach cusp is defined as a cuspate feature which usually occurs in groups along the foreshore as a series of alternating horns (pointing seaward) and embayments. No formulation has yet been capable of providing accurate estimates of beach cusp spacing (distance between two consecutive horns) and no theory has been able to explain their formation. In this work, we try to identify important variables in the process of cusp formation and to develop a statistical tool capable of predicting beach cusp spacing. Three multivariate data analysis techniques, Multiple Linear Regression (MLR), Principal Component Analysis (PCA) and Principal Component Regression (PCR) were used to try to achieve this objective. Multiple linear regression attempts to model the relationship between two or more explanatory variables and a response variable by fitting a linear equation to observed data. Principal component analysis (PCA) involves a mathematical procedure that transforms a number of possibly correlated variables into a number of uncorrelated variables called principal components, related to the original variables by an orthogonal transformation. Principal component regression is a method that combines MLR with PCA. Two regression equations were derived. MLR equation explains almost 80% of the variance in cusp spacing, and there is no strong evidence that this model has multicollinearity problems. Standardized PCR equation explains 83,4% of the variance. Wave breaking height is, for the dataset used in this work, the most important variable. Variables other than those included in this work should also be important in determining beach cusp spacing.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Contacto: vitor.oliveira.lopes@fe.up.pt; jlpb@fe.up.pt; fpinto@fe.up.pt; vgomes@fe.up.pt
Nº de páginas: 5
Documentos
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