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dc.creatorSilva, Édipo Menezes da-
dc.date.accessioned2024-08-12T15:42:47Z-
dc.date.available2024-08-12T15:42:47Z-
dc.date.issued2024-08-12-
dc.date.submitted2023-02-23-
dc.identifier.citationSILVA, E. M. da. Uso de modelos mistos e pontos críticos em dados de crescimento de frutos. 2024. 94 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/59202-
dc.descriptionArquivo retido, a pedido do autor, até maio de 2025.-
dc.description.abstractSince the emergence of the new Coronavirus in late 2019, nonlinear growth models have gained prominence both in national and international media. This is due to the sigmoidal trend observed in the moving average of the number of cases, which has led many researchers to employ these models to understand this behavior. This same sigmoidal growth pattern is observed in various living organisms. While some authors chose to use linear models to describe this growth, they ended up missing out on the inherent advantages of nonlinear models. Although linear models were easier to estimate since they did not require iterative methods, nonlinear growth models offered several advantages, including simplicity, biological interpretation of parameters, and the ability to extrapolate inferences beyond the range of variables. Additionally, other interesting aspects have been explored, such as the so-called "critical points”. These points were determined by taking derivatives of the growth functions, from the first to the fourth order, with respect to the independent variable (usually time). The critical points included the point of maximum acceleration, inflection point, point of maximum deceleration, and asymptotic deceleration point. Beyond the critical points, it was possible to explore variability among individuals by analyzing how each one grew over time, considering the inclusion of random effects in the model para- meters, characterizing it as a mixed-effects model. With this approach, the aim of this study was to estimate the critical points of nonlinear growth models and investigate variability among individuals using mixed-effects models. This was done for a single stage of development and for two stages of development, applying the models to the growth data of Blackberry and Dwarf Green Coconut. The critical points were obtained through derivatives and were represented on a graph that showed the growth rate, allowing the location of each critical point to be visualized. The mixed-effects modeling for the Choctaw cultivar was performed using the simple logistic model with random effects on parameters β1 and β2 for length, as well as the mixed-effects double logistic model with random effects on parameters β1 and β4 in relation to diameter.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectVariabilidadept_BR
dc.subjectEstimaçãopt_BR
dc.subjectVerossimilhança restritapt_BR
dc.subjectDerivadaspt_BR
dc.subjectComparação de modelospt_BR
dc.subjectVariabilitypt_BR
dc.subjectEstimationpt_BR
dc.subjectRestricted likelihoodpt_BR
dc.subjectModels comparisonpt_BR
dc.titleUso de modelos mistos e pontos críticos em dados de crescimento de frutospt_BR
dc.title.alternativeDemonstration of critical points in nonlinear growth models logistic and gompertz, and provision of R statistical software scriptspt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Muniz, Joel Augusto-
dc.contributor.referee1Fernandes, Tales Jesus-
dc.contributor.referee2Cirillo, Marcelo Angelo-
dc.contributor.referee3Silveira, Silvio de Castro-
dc.contributor.referee4Pereira, Adriele Aparecida-
dc.description.resumoDesde o surgimento do novo Coronavírus, no final de 2019, os modelos não lineares de crescimento ganharam destaque, tanto na mídia nacional quanto internacional. Isso se deve à tendência sigmoide observada na média móvel do número de casos, o que levou vários pesquisadores a utilizar esses modelos para compreender esse comportamento. Essa mesma forma de crescimento em "S"ou sigmoidal foi observada em diversos seres vivos. Enquanto alguns autores optaram por empregar modelos lineares para descrever esse crescimento, acabaram deixando de aprovei tar as vantagens inerentes aos modelos não lineares. Embora os modelos lineares fossem mais fáceis de estimar, uma vez que não necessitavam de métodos iterativos, os modelos não lineares de crescimento ofereceram uma série de vantagens, incluindo simplicidade, interpretação biológica dos parâmetros e a possibilidade de extrapolar as inferências para além do intervalo das variáveis. Além disso, outros aspectos interessantes foram explorados, como os chamados "pontos críticos". Esses pontos foram determinados a partir das derivadas das funções de crescimento, da primeira até a quarta ordem, em relação à variável independente (geralmente o tempo). Os pontos críticos incluíram o ponto de aceleração máxima, ponto de inflexão, ponto de desaceleração máxima e ponto de desaceleração assintótica. Além dos pontos críticos, foi possível explorar a variação entre os indivíduos, analisando como cada um cresceu ao longo do tempo, considerando a inclusão de efeitos aleatórios nos parâmetros do modelo, caracterizando- o como um modelo misto. Com essa abordagem, objetivou-se, nesse estudo, estimar os pontos críticos dos modelos não lineares de crescimento e investigar a variabilidade entre os indivíduos, utilizando modelos mistos. Isso foi feito para um único estágio de desenvolvimento e para dois estágios de desenvolvimento, aplicando os modelos aos dados de crescimento de Amora Preta e coco Anão Verde. Os pontos críticos foram obtidos, por meio das derivadas e foram repre- sentados em um gráfico que mostrou a taxa de crescimento, permitindo visualizar a localização de cada ponto crítico. A modelagem mista para a cultivar Choctaw foi realizada, utilizando o modelo logístico simples com efeito aleatório nos parâmetros β1 e β2 para o comprimento, bem como o modelo duplo logístico misto, com efeito aleatório nos parâmetros β1 e β4 em relação ao diâmetro.pt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exatas e Tecnológicas – ICETpt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
Aparece nas coleções:Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

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