Abordagens frequentista e bayesiana para descrição das curvas de acúmulo de matéria seca de plantas de alho

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Macedo, Leandro Roberto de
• Orientador(a): Cecon, Paulo Roberto
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Área do conhecimento CNPq: Ciências Agrárias
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/7385

Este trabalho teve como objetivo identificar modelos de regressão não linear que melhor descrevem as curvas de acúmulo de matéria seca em acessos de alho ao longo do tempo (60, 90, 120 e 150 dias após o plantio) utilizando as abordagens Frequentista e Bayesiana. Objetivou-se também agrupar os acessos similares em cada abordagem com relação às estimativas dos parâmetros e validar este agrupamento via inferência para a igualdade desses parâmetros entre os grupos formados. Para tal estudo foram utilizados 30 acessos de alho registrados no Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV). Os modelos Logístico, Gompertz e Von Bertalanffy mostraram-se bons representantes para este tipo de estudo, sendo o modelo Logístico o que melhor se ajustou aos dados. Após a escolha do melhor modelo em cada uma das abordagens, as estimativas dos parâmetros das curvas provenientes do ajuste deste modelo foram submetidas a análise de agrupamento, em que as estimativas foram consideradas como variáveis. Para o agrupamento foi utilizando o algoritmo de Ward e a distância generalizada de Mahalanobis como medida de proximidade. O número ótimo de grupos, segundo o método de Mojena, foi de três para a abordagem Frequentista e quatro para a Bayesiana. A inferência sobre igualdade de parâmetros das curvas entre os grupos formados indicou que o método Bayesiano mostrou-se eficiente e caracterizou-se como uma ferramenta útil para o estudo das curvas de acúmulo de matéria seca em plantas de alho visto que não apresentou problemas de convergência e reportou estimativas com baixos desvios padrão a posteriori, além de determinar de forma mais efetiva o número de grupos.