dissertação

Modelos de regressão na descrição do crescimento de frutos de amora-preta

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Universidade Federal de Lavras

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Departamento de Ciências Exatas

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Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Tipo de impacto

Áreas Temáticas da Extenção

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

Dados abertos

Resumo

A amora-preta é um pequeno fruto ("small fruits") com várias propriedades benéficas à saúde humana e seu cultivo constitui uma alternativa para os pequenos produtores, devido ao fato de ter bom retorno financeiro. Estudar o crescimento de frutos ao longo do tempo é extremamente importante para entender o seu desenvolvimento, auxiliando no manejo mais adequado da cultura, evitando, por exemplo, perda após a colheita, que é um dos fatores agravantes das perdas da amora-preta. Por ser um fruto de curto período de desenvolvimento, as curvas de crescimento ganham destaque neste tipo de estudo e a modelagem por meio de modelos estatísticos ajudam a entender como tal crescimento acontece. Os dados utilizados foram obtidos num experimento realizado na Universidade Federal de Lavras, em 2015. Foi ajustado o modelo linear de primeiro grau e os não lineares Brody, Logístico, Gompertz, duplo Logístico e duplo Gompertz com a inclusão do termo autorregressivo de primeira ordem quando necessário. O objetivo deste trabalho foi ajustar o modelo linear de primeiro grau e os não lineares para descrever o crescimento do diâmetro e comprimento de quatro cultivares da amora-preta (Brazos, Choctaw, Guarani e Tupi). A estimação dos parâmetros foi realizada por meio do método de mínimos quadrados utilizando o método Gauss-Newton, por meio da função "nls" e "glns" do software estatístico R. A comparação dos ajustes foram feitas pelos critério de informação Akaike (AIC), critério de informação Bayesiano (BIC), desvio padrão residual (DPR) e coeficiente de determinação ajustado (R²aj). Os modelos descreveram de forma satisfatória os dados, com predominância para o modelo linear de primeiro grau e o modelo Logístico difásico.

Abstract

The Blackberry is a small fruit with several properties beneficial to human health and its cultivation is an alternative for small producers due to the fact that it has good financial returns. Studying the fruit growth over time is extremely important to understand its development, helping to better manage the crop, avoiding, for example, post-harvest loss, which is one of the aggravating factors of blackberry losses, since it has a short period of development. Thus, growth curves are highlighted in this type of study and modeling through statistical models helps to understand how such growth happens. The data were obtained in an experiment carried out at the Federal University of Lavras in 2015. The linear model and the non-linear models Brody, Logistic, Gompertz, double logistic and double Gompertz models were adjusted with the inclusion of the first-order autoregressive term when necessary. The objective of this work was to adjust linear and nonlinear models to describe the diameter and length growth of four cultivars of blackberry (Brazos, Choctaw, Guarani and Tupi). The estimation of the parameters was obtained through the least squares methods using the Gauss-Newton method, in addition to the "nls" and "glns" functions of the statistical software R. The comparison of the adjustments was made by Akaike (AIC), Bayesian information criterion (BIC), residual standard deviation (DPR) and adjusted determination coefficient (R²aj). The models described satisfactorily the data, with predominance for the linear first-degree model and the logistic-diphasic model.

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SILVA, E. M. da. Modelos de regressão na descrição do crescimento de frutos de amora-preta. 2018. 57 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.

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