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Comparison of polynomial and nonlinear models on description of pepper growth
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Resumo
A pimenta (Capsicum sp.) é importante para o agronegócio brasileiro, como fonte de matéria-prima para as indústrias alimentar, farmacêutica e cosmética. A avaliação do crescimento adequado das suas plantas pode auxiliar no entendimento das causas de variação de produtividade da cultura e pode ser efetuada por meio de modelos de regressão, que ajudam a adequar o manejo com as diferentes fases fenológicas. O objetivo deste trabalho foi comparar o ajuste dos modelos linear Polinomial e não lineares Logístico e Gompertz na descrição do crescimento de plantas da cultivar Doce. As estimativas foram feitas utilizando o método de Gauss-Newton, a comparação da qualidade de ajuste dos modelos foi feita por meio de análise gráfica e dos avaliadores: coeficiente de determinação ajustado (R2aj), Desvio Padrão Residual (DPR) e o Critério de Informação de Akaike corrigido (AICc). Os resíduos foram normais, independentes e homocedásticos ao nível de 5% de significância. Ambos os modelos descreveram adequadamente a altura da cultivar Doce. O modelo Logístico foi o mais adequado conforme os avaliadores de ajuste, apresentou maior valor de R2aj, menores DPR e AICc.
Abstract
Pepper (Capsicum sp.) is important for the Brazilian agribusiness, serving as raw material for the food, pharmaceutical and cosmetic industries. The adequate evaluation of its plants growth may help in understanding the causes of crops yield variation, with it being able to be studied by regression models, which help to adequate the management with the different phenological phases. This study aimed to compare the fit of linear Polynomial model and the Logistic and Gompertz nonlinear models in the description of pepper plants growth from the Doce cultivar. Estimates were obtained by the Gauss-Newton method, with the quality of fitted models compared by graphical analysis and evaluators: adjusted coefficient of determination (R2 adj), Residual Standard Deviation (RSD) and the corrected Akaike Information Criterion (AICc). Residues were normal, independent and homocedastic at 5% level of significance. All models properly described the height of the Doce cultivar. The Logistic model was the most adequate according to the fitting evaluators, having higher value of R2 adj, and lower RSD and AICc values.
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JANE, S. A. et al. Comparison of polynomial and nonlinear models on description of pepper growth. Revista Brasileira de Ciências Agrárias, Recife, v. 14, n. 4, 2019. DOI:10.5039/agraria.v14i4a7180.
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