Modelagem não linear do crescimento em altura do cafeeiro irrigado e não irrigado em diferentes densidades

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dc.contributor.authorPereira, Adriele Aparecida
dc.contributor.authorFernandes, Tales Jesus
dc.contributor.authorScalco, Myriane Stella
dc.contributor.authorMorais, Augusto Ramalho de
dc.date.accessioned2018-12-06T15:17:37Z
dc.date.available2018-12-06T15:17:37Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractHeterogeneity of variance and residual autocorrelation characteristics are inherent in the growth data over time that is not considered in the analysis may lead to inaccurate results. This study aimed to compare the settings of the Logistic and Gompertz models, considering the methods of least squares: ordinary and generalized. The data used refer to the height of the coffee plants, subjected to irrigation systems Si (non irrigated), 60 kPa and 140 kPa, the planting densities in 2500 and 5000 plants ha-1 . According to the residual standard deviation and the residual analysis, the fit of the Gompertz model by generalized least squares method, which incorporates the heterogeneity of residual variance and autocorrelation in modeling, showed the best results for all data analyzed, suitable for modeling the growth in height of the coffee over time. The adjustments related to the irrigated plants had the highest estimates for the asymptotic height, confirming that the crop irrigation provides greater plant growth.pt_BR
dc.description.resumoHeterogeneidade de variâncias e autocorrelação residual são características inerentes à dados de crescimento ao longo do tempo que se não considerados nas análises podem conduzir a resultados imprecisos. Este estudo teve por objetivo comparar os ajustes dos modelos Logístico e Gompertz, considerando os métodos de mínimos quadrados: ordinários e generalizados. Os dados utilizados referem-se à altura de plantas do cafeeiro, submetidas aos regimes de irrigação Si (testemunha), 60 kPa e 140 kPa, nas densidades de plantio 2500 e 5000 plantas ha-1 . Segundo o desvio padrão residual e a análise de resíduos, o ajuste do modelo Gompertz pelo método de mínimos quadrados generalizados, que incorpora a heterogeneidade de variâncias e autocorrelação residual na modelagem, apresentou os melhores resultados para todos os dados analisados, sendo indicado para modelar o crescimento em altura do cafeeiro ao longo do tempo. Os ajustes referentes às plantas irrigadas apresentaram as maiores estimativas para a altura assintótica, confirmando que a irrigação da lavoura proporciona maior crescimento das plantas.pt_BR
dc.identifier.citationPEREIRA, A. A. et al. Modelagem não linear do crescimento em altura do cafeeiro irrigado e não irrigado em diferentes densidades. Irriga, Botucatu, v. 1 n. 1, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufla.br/handle/1/32084
dc.identifier.urihttp://irriga.fca.unesp.br/index.php/irriga/article/view/1863pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual Paulistapt_BR
dc.rightsopenaccesspt_BR
dc.sourceIrrigapt_BR
dc.subjectAutocorrelação residualpt_BR
dc.subjectGompertzpt_BR
dc.subjectHeterocedasticidadept_BR
dc.subjectResidual autocorrelationpt_BR
dc.subjectHeteroscedasticitypt_BR
dc.titleModelagem não linear do crescimento em altura do cafeeiro irrigado e não irrigado em diferentes densidadespt_BR
dc.title.alternativeModeling nonlinear growth in height coffee with and without irrigation in different densitiespt_BR
dc.typeArtigopt_BR

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