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Título: Regressão não linear multivariada no crescimento do coco variedade anã verde
Autor(es): Prado, Thalita Kelen Leal do
Orientador: Muniz, Joel Augusto
Coorientador: Savian, Taciana Villela
Membro da banca: Savian, Taciana Villela
Membro da banca: Ferreira, Daniel Furtado
Membro da banca: Morais, Augusto Ramalho de
Membro da banca: Alvarenga, Ângelo Albérico
Assunto: Modelo de crescimento
Análise de regressão multivariada
Mínimos quadrados
Growth model
Multivariate regression analysis
Least squares
Data de Defesa: 11-Fev-2016
Data de publicação: 4-Mar-2016
Agência de Fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Referência: PRADO, T. K. L. do. Regressão não linear multivariada no crescimento do coco variedade anã verde. 2016. 62 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.
Resumo: O coqueiro anão verde é um dos principais recursos vegetais da humanidade cuja exploração tem evoluído na maioria dos estados brasileiros, em decorrência do interesse comercial na água do coco para consumo in natura e uso na indústria de envasamento, ocupando espaço no vultoso mercado de refrigerantes. Nos plantios comerciais destinados ao mercado de água no Brasil, predomina a variedade anã, em virtude da sua boa performance, em termos de rendimento e qualidade da água de coco. Os modelos de regressão não linear logístico e gompertz na descrição do crescimento de plantas e frutos têm sido utilizados. Conduziu-se o presente estudo, com o objetivo de avaliar o ajuste dos modelos não lineares multivariados logístico (LL), gompertz (GG) e híbridos (GL e LG), por meio do método de mínimos quadrados, considerando estrutura de erros independentes e autorregressiva de segunda ordem para os resíduos, a fim de obter as estimativas dos parâmetros. Os modelos multivariados foram ajustados a dados de crescimento de fruto de coqueiro anão verde, diâmetro externo longitudinal e transversal. A escolha do melhor modelo foi feita por meio do critério de informação de Akaike corrigido, coeficiente de determinação ajustado e quadrado médio residual, sendo que todos os modelos apresentaram um bom ajuste e o modelo multivariado gompertz GG, considerando estrutura autorregressiva de segunda ordem, foi o mais adequado para ajustar os dados experimentais, resultando em estimativas coerentes com os apresentados na literatura. Os procedimentos de ajuste dos modelos de regressão foram realizados pelo programa computacional Statistical Analysis System SAS.
Abstract: The green dwarf coconut palm is a major plant resource of humanity whose operation has evolved in most brazilian states because the commercial interest in coconut juice for fresh consumption and use in potting industry, taking up space on bulky soft drinks market. In commercial plantations for the water market in Brazil dominates the dwarf variety, because of its good performance in terms of yield and quality of coconut water. The nonlinear regression models logistic and gompertz growth in the description of plants and fruits have been used. The objective of this study was to evaluate the fit of nonlinear logistic multivariate models (LL), gompertz (GG) and hybrid (GL and LG) by the method of least squares, structure basis of independent and autoregressive errors of the second order for the residuals, to obtain estimates of the parameters. The multivariate models were adjusted growth data of green dwarf coconut fruit, longitudinal and transverse outer diameter. Choosing the best model was made using the Akaike information criterion corrected coefficient of determination adjusted and residual mean square and all the models showed a good fit and the multivariate model gompertz GG, considering auto regressive structure of the second order, were more adequate to fit the experimental data, resulting in estimates consistent with those reported in the literature. The adjustment procedures regression models were performed by the computer program Statistical Analysis System SAS.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/10872
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

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