tese
Ajuste de modelo logístico ao acúmulo de massa seca de cultivares de feijoeiro via regressão isotônica
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Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Departamento de Ciências Exatas
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de fomento
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Os modelos não lineares, dentre eles o modelo logístico, são amplamente utilizados no estudo da análise de crescimento vegetal. No caso do feijoeiro, que constitui grande importância nutricional e econômica para o país, conhecer sua forma de crescimento pode permitir detectar problemas no crescimento e aumentar a produção do grão. No entanto, em algumas situações, pode ocorrer a não convergência do modelo não linear, impossibilitando o conhecimento de tal crescimento. Dessa forma, aplicar técnicas que amenizem o problema da não convergência é necessário. Dentre essas técnicas se destaca a regressão isotônica, que se caracteriza como uma transformação de dados. Assim, o objetivo desse trabalho foi analisar o crescimento de duas cultivares de feijoeiro (Ouro Vermelho e Bolinha), em diferentes densidades de semeadura (75, 145, 215, 285 e 355 mil plantas ha -1 ), por meio do ajuste do modelo não linear logístico, aos dados de massa seca das diferentes partes da planta do feijoeiro, submetidos à aplicação da regressão isotônica. Incluíam-se nos objetivos, computar a taxa de crescimento da cultura que possibilita uma interpretação mais abrangente do crescimento do feijoeiro e estimação do acúmulo máximo de massa seca e idade da planta com crescimento máximo. Os resultados mostram que a aplicação da regressão isotônica (pesos iguais) aos dados de crescimento de feijoeiro, tanto na cultivar Ouro Vermelho quanto na Bolinha, e nas diferentes densidades de semeadura permite visualizar uma boa qualidade no ajuste do modelo não linear logístico; a curva da taxa de crescimento permite analisar os momentos de maior acúmulo de massa seca nas diferentes partes do feijoeiro. A cultivar Ouro Vermelho apresenta maior acúmulo assintótico de massa seca do que a cultivar Bolinha.
Abstract
The nonlinear models, among them the logistic model, are widely used in the study of plant growth analysis. In the case of bean, which is of great nutritional and economic importance for the country, knowing its way of growth can allow to detect problems in the growth and to increase the production of the grain. However, in some situations, the non -convergence of the non-linear model can occur, making it impossible to know about such growth. Thus, applying techniques that soften the problem of non-convergence are necessary. Among these techniques, we highlight isotonic regression, which is characterized as a data transformation. Thus, the objective of this work is to analyze the growth of two bean cultivars (Ouro Vermelho and Bolinha) at different sowing densities (75, 145, 215, 285 and 355 thousand plants ha -1 ) by adjusting the model nonlinear logistic analysis, to the dry mass data of the different parts of the common bean plant submitted to the application of isotonic regression. The objective of this study is to compute the growth rate of the crop that allows a more comprehensive interpretation of bean growth and to estimate the maximum accumulation of dry mass and age of the plant with maximum growth. The results show that the application of isotonic regression (equal weights) to bean growth data, both in the Ouro Vermelho and Bolinha cultivars, and in the different sowing densities, allows to visualize a good quality in the adjustment of the logistic nonlinear model. The growth rate curve allows to analyze the moments of greatest accumulation of dry mass in the different parts of the bean. The cultivar Ouro Vermelho presents greater asymptotic accumulation of dry mass than the cultivar Bolinha.
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SORATO, A. M. da C. Ajuste de modelo logístico ao acúmulo de massa seca de cultivares de feijoeiro via regressão isotônica. 2017. 85 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2017.