dissertação
Estimação do tamanho ótimo de parcelas com aplicação na cultura da soja
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Editor
UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Programa de Pós-Graduação
DEX - Programa de Pós-graduação
Agência de fomento
Instituto de Biotecnologia Agrícola Paraguay - INBIO
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Na 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.
In 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.
In 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.
Abstract
Descrição
Dissertação 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.
Área de concentração
Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
ISBN
DOI
Citação
HUMADA 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.