1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorHumada González, Guido Gustavo-
dc.date.accessioned2013-06-28T11:51:33Z-
dc.date.available2013-06-28T11:51:33Z-
dc.date.copyright2012-
dc.date.issued2013-
dc.date.submitted2012-12-11-
dc.identifier.citationHUMADA GONZÁLEZ, G. G. Estimação do tamanho ótimo de parcelas com aplicação na cultura da soja. 2012. 84 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/744-
dc.descriptionDissertação 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 Mestre.pt_BR
dc.description.sponsorshipInstituto de Biotecnologia Agrícola Paraguay - INBIOpt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectRegressão (Estatística)pt_BR
dc.subjectPrecisão experimentalpt_BR
dc.subjectTransformação antitônica de dadospt_BR
dc.titleEstimação do tamanho ótimo de parcelas com aplicação na cultura da sojapt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Morais, Augusto Ramalho de-
dc.contributor.referee1Carneiro, Antônio Policarpo Souza-
dc.contributor.referee1Bruzi, Adriano Teodoro-
dc.contributor.referee1Muniz, Joel Augusto-
dc.description.resumoNa pesquisa agrícola, é estratégico o desenvolvimento de novas técnicas que possuam características desejáveis e a execução de experimentos para avaliá-los. O tamanho da amostra em experimentos deve ser determinado para que se possa estimar com precisão adequada os parâmetros de interesse e economizar tempo, mão-de-obra e recursos. Para obter resultados altamente confiáveis, é necessário utilizar experimentos com tamanhos adequados de parcela. Diante do exposto, o presente trabalho tem como objetivo estimar o tamanho ótimo de parcela pelos métodos da máxima curvatura modificada, da curvatura máxima do coeficiente de variação, do modelo segmentado linear com resposta platô e do modelo quadrático segmentado com resposta platô com vista a avaliá-los e compará-los, com e sem a utilização da transformação de dados via regressão antitônica. As metodologias foram aplicadas a dados provenientes de ensaio em branco com soja, sendo avaliada a produção de grãos. Os resultados mostram que o tamanho ótimo de parcela varia segundo o método utilizado. Os modelos segmentados mostram-se adequados para determinar o tamanho ótimo de parcela. Verifica-se também que a transformação de dados via regressão antitônica pode ser utilizado na determinação de tamanho ótimo de parcela, uma vez que melhorou a qualidade de ajuste nos métodos nos quais foi aplicada. Pelo método do modelo linear segmentado com resposta platô, o tamanho ótimo de parcela é 22 unidades experimentais básicas ou 198 plantas, equivalente a 5,94 m2 de área.pt_BR
dc.description.resumoIn agricultural research is strategic the development of new techniques that have desirable characteristics and execution of experiments for evaluate them. The sample size in experiments should be determined so that we can to estimate with appropriate precision the parameters of interest and to economize time, manpower and resources. For highly reliable results, it is necessary to use experiments with appropriate plot sizes. Given the above, this work aims to estimate the optimum plot size by the methods of modified maximum curvature, maximum curvature of the coefficient of variation, segmented linear model with plateau response and segmented quadratic model with plateau response in order to evaluate them and compare them, with and without data transformation via antitonic regression, to obtain the optimum plot size. The methodologies were applied to data from a uniformity essay with soybean, being evaluated the grain production. The results show that the optimum plot size varies depending on the method used. The segmented models were adequate to determine the optimum plot size. It also appears that the transformation data via antitonic regression can be used in the determination of optimum plot size, since it improved the quality adjustment in the methods which it was applied. By the method segmented linear model with plateau response the optimum plot size is 22 experimental unit basic or 198 plants, equivalent to 5.94 m² of area.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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