1. RI UFLA
  2. Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - ICET
  3. DEX - Artigos publicados em periódicos
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSousa, Iábita Fabiana-
dc.creatorKunzle Neto, Johan Eugen-
dc.creatorMuniz, Joel Augusto-
dc.creatorGuimarães, Renato Mendes-
dc.creatorSavian, Taciana Villela-
dc.creatorMuniz, Fabiana Rezende-
dc.date.accessioned2019-12-12T16:50:36Z-
dc.date.available2019-12-12T16:50:36Z-
dc.date.issued2014-11-
dc.identifier.citationSOUSA, I. F. et al. Fitting nonlinear autoregressive models to describe coffee seed germination. Ciência Rural, Santa Maria, v. 44, n. 11, p. 2016-2021, Nov. 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/38209-
dc.description.abstractCumulative germination of coffee has a longitudinal behavior mathematically characterized by a sigmoidal model. In the seed germination evaluation, the study of the germination curve may contribute to better understanding of this process. The aim of this study was to evaluate the goodness of fit of Logistic and Gompertz models, with independent and first-order autoregressive errors structure, AR (1), in the description of coffee (Coffea arabica L.) line Catuai vermelho IAC 99 germination, at five different potential germination. The data used were from an experiment conducted in 2011 at the Seed Analysis Laboratory of the Federal University of Lavras. The Logistic and Gompertz nonlinear models were appropriately adjusted to the percentage germination data. The Gompertz model with first-order autoregressive errors structure was the best to describe the germination processpt_BR
dc.languageen_USpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.sourceCiência Ruralpt_BR
dc.subjectGrowth modelspt_BR
dc.subjectAutocorrelated errorspt_BR
dc.subjectNonlinear regressionpt_BR
dc.subjectGermination potentialpt_BR
dc.subjectModelos de crescimentopt_BR
dc.subjectErros autocorrelacionadospt_BR
dc.subjectRegressão não linearpt_BR
dc.subjectPotencial de germinaçãopt_BR
dc.titleFitting nonlinear autoregressive models to describe coffee seed germinationpt_BR
dc.title.alternativeAjuste de modelos não lineares autorregressivos na descrição da germinação se sementes de cafépt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoA germinação acumulada de sementes de café tem um comportamento longitudinal matematicamente caracterizado por um modelo sigmoidal. Na avaliação de sementes, o estudo da curva de germinação pode contribuir para melhor entendimento de tal processo. O objetivo deste estudo foi avaliar a qualidade do ajuste dos modelos Logístico e Gompertz, com estrutura de erros independentes e autorregressivos de primeira ordem, AR(1), na descrição de germinação de sementes de café (Coffea arabica L.), linhagem Catuaí vermelho IAC 99, em cinco diferentes potenciais de germinação. Os dados utilizados foram provenientes de um experimento conduzido no ano de 2011 no Laboratório de Análises de Sementes da Universidade Federal de Lavras. Os modelos não lineares Logístico e Gompertz se ajustaram adequadamente aos dados de porcentagem de germinação acumulada. O modelo Gompertz com estrutura de erros autorregressivos de primeira ordem apresentou-se como o melhor para descrever o processo germinativo ao longo do tempopt_BR
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