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Título: Seleção multivariada e identidade de modelos não lineares para o crescimento e acúmulo de nutrientes em frutos de mangueira
Título Alternativo: Multivariate selection and identification of nonlinear models for growth and nutrient accumulation in mango fruits
Autor(es): Dias, Adriana
Orientador: Muniz, Joel Augusto
Coorientador(es): Silva, Fabyano Fonseca e
Savian, Taciana Villela
Membro da banca: Alvarenga, Ângelo Albérico
Morais, Augusto Ramalho de
Nogueira, Denismar Alves
Scalon, João Domingos
Área de concentração: Estatística e Experimentação Agropecuária
Assunto: Classificação de modelo
Análise de agrupamento
Qualidade de ajuste
Mangifera indica L.
Models classification
Cluster analysis
Goodness of fit
Data de Defesa: 13-Jun-2014
Data de publicação: 29-Out-2014
Agência de Fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Referência: DIAS, A. Seleção multivariada e identidade de modelos não lineares para o crescimento e acúmulo de nutrientes em frutos de mangueira. 2014. 139 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.
Resumo: Este trabalho teve como principal objetivo utilizar a análise de agrupamento para seleção de modelos não lineares de crescimento, aplicados aos dados médios de acúmulo de massa fresca, massa seca e nutrientes de frutos de manga das cultivares Haden, Palmer e Tommy Atkins, considerando os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste. Com este estudo, objetivo-se, também, avaliar o uso do teste de identidade de modelos na comparação das curvas provenientes do ajuste do modelo comum adequado às três cultivares. Foram ajustados dez modelos não lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado (R2 aj ), critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação Bayesiano (BIC), desvio padrão residual (DPR), desvio médio absoluto (DMA), erro percentual médio absoluto (MAPE) e erro de predição médio (EPM). O modelo Gompertz foi o que apresentou os melhores resultados para descrever o acúmulo de massa fresca, boro, zinco, nitrogênio, fósforo e magnésio. O modelo von Bertalanffy foi indicado como o melhor, para descrever o acúmulo de cálcio e potássio. Para descrever o acúmulo de massa seca, foi indicado o modelo Richards. A utilização de uma única curva para descrever o acúmulo de massa fresca, massa seca e nutrientes das três cultivares de manga não é adequada. Para massa fresca, massa seca, nitrogênio, potássio e magnésio, as curvas de crescimento apresentam taxas de acúmulo em comum nas cultivares Haden, Palmer e Tommy Atkins.
This study aimed to use the cluster analysis for the selecting nonlinear growth models, using data of mean accumulation of fresh mass, dry mass and nutrients of mango fruits of cultivars Haden, Palmer and Tommy Atkins, considering the results of different quality fit evaluators. The study also aimed to assess the use of tests of model identity in comparing curves obtained from the adjust of common model suitable for to these three cultivars. Were adjusted ten nonlinear models, for wich the adjust quality was measured using the adjusted coefficient of determination (R2 aj ), Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC), residual standard deviation (RSD), mean absolute deviation (MAD) , mean absolute percentage error (MAPE) and mean prediction error (MPE). The Gompertz model was found to be the best in showing better results for describing the accumulation of fresh mass, boron, zinc, nitrogen, phosphorus and magnesium. The von Bertalanffy model was found to be the best in describing the accumulation of calcium and potassium, and for describing the accumulation of dry mass, Richards model was found to be the best. The use of a single curve to describe the accumulation of fresh mass, dry mass and nutrients of the three mango cultivars was not suitable. The growth curves showed common accumulation rate in cultivars Haden, Palmer and Tommy Atkins for fresh mass, dry mass, nitrogen, potassium and magnesium.
Informações adicionais: Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4495
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

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