Amostragem sequencial bayesiana para estimação do vigor e danos das sementes de soja através do teste de tetrazólio

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Resumo

A soja é uma oleaginosa de grande relevância para o Brasil por ser uma das principais culturas produzidas no país. O sucesso desta cultura depende de diversos fatores, sendo o principal deles a qualidade de sementes. Para o controle de qualidade o teste de tetrazólio tem se destacado pois além de avaliar a viabilidade de germinação e o vigor dos lotes de sementes, possibilita classificar os tipos de danos. A amostragem é uma etapa importante que deve ter seu custo reduzido. Assim, o uso da amostragem sequencial, que leva em conta a avaliação imediata de cada semente, pode permitir que a decisão sobre a viabilidade e vigor seja tomada antecipadamente, sem que todas as sementes sejam avaliadas como previsto no teste clássico por formalidade do método. Além disso, pode- se melhorar as estimativas obtidas por meio das técnicas Bayesianas, incluindo uma informação a priori. Desta forma, objetivou-se o estudo da aplicação dos testes sequenciais bayesianos para a verificação do vigor e das proporções de danos por categorias nas sementes de soja através do teste de tetrazólio. Utilizou-se a modelagem Binomial para estimar a proporção de vigor em lotes e a Multinomial para as categorias de danos (mecânico, por umidade ou percevejo). Em cada caso, as prioris conjugadas foram utilizadas sendo os parâmetros elicitados. Pode-se concluir que as quatro abordagens frequentista, bayesiana, sequencial e sequencial bayesiana, foram eficientes para realizar a estimação e tomada de decisão sobre os parâmetros, com redução do tamanho amostral. No processo sequencial bayesiano, tanto na estimação de vigor (uso da distribuição binomial), quanto de danos (uso da distribuição multinomial), foi possível reduzir o tamanho amostral. Os danos por umidade estavam presentes em 20,16% das sementes de soja avaliadas, por percevejo em 3,5% e os danos mecânicos, no caso da colheita manual, em apenas 1,92%. Obteve-se ainda 1% das sementes com mais de dois danos.

Abstract

Soy is an oilseed of great relevance to Brazil because it is one of the main crops produced in the country. The success of this crop depends on several factors, the main one being seed quality. For quality control, the tetrazolium test has stood out because in addition to assessing the germination viability and the vigor of the seed lots, it makes it possible to classify the types of damage. Sampling is an important step that should be reduced in cost. Thus, the use of sequential sampling, which takes into account the immediate evaluation of each seed, can allow the decision on viability and vigor to be taken in advance, without all the seeds being evaluated as foreseen in the classic test due to the formality of the method. In addition, it can improve the estimates obtained through Bayesian techniques, including a priori information. Thus, the objective was to study the application of Bayesian sequential tests to verify the vigor and damage proportions by categories in soybean seeds through the tetrazolium test. Binomial modeling was used to estimate the proportion of vigor in batches and Multinomial for damage categories (mechanical, moisture or bed bug). In each case, the combined priorities were used and the parameters were elicited. It can be concluded that the four frequentist, Bayesian, sequential and sequential Bayesian approaches, were efficient to perform the estimation and decision making on the parameters, with a reduction in the sample size. In the sequential Bayesian process, both in the estimation of vigor (use of the binomial distribution) and of damage (use of the multinomial distribution), it was possible to reduce the sample size. Moisture damage was present in 20.16% of the evaluated soybean seeds, by bed bug in 3.5% and mechanical damage, in the case of manual harvesting, in only 1.92%. It was also obtained 1% of the seeds with more than two damages.

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SILVA, M. L. C. L. da. Amostragem sequencial bayesiana para estimação do vigor e danos das sementes de soja através do teste de tetrazólio. 2020. 88 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2020.

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