Modelos não lineares: aplicação da análise bayesiana aos dados originais e isotonizados do acúmulo do nitrogênio no feijoeiro cv. Jalo

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Silva, Laís Mesquita
• Orientador(a): Morais, Augusto Ramalho de
• Banca de defesa: Amorim, Isabel de Soua, Muniz, Joel Augusto, Silva, Alessandra Querino da, Guimarães, Paulo Henrique Sales
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
• Departamento: Departamento de Estatística
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Regressão não linear; Modelo logístico; Curva de crescimento; Nonlinear regression; Logistic model; Growth curve
• Área do conhecimento CNPq: Estatística
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/34302

Os dados do acúmulo de massa possuem característica de ordenação, deste modo, a aplicação da transformação isotônica suaviza os dados para que a eficiência do ajuste seja aumentada. Com base nos modelos de regressão não lineares, os quais permitem sintetizar informações em poucos parâmetros, facilitando e auxiliando na explicação dos processos envolvidos no crescimento vegetal, os modelos não lineares logístico e Gompertz foram utilizados nos dados originais e isotonizados para descrever o acúmulo de nitrogênio do feijoeiro cv. Jalo; sendo usados o critério de informação de Akaike (AIC) e coeficiente de determinação ajustado como medidas de qualidades de ajuste. Obtiveram-se estimativas do peso assintótico máximo, da taxa de crescimento e do ponto de inflexão, o qual variou de acordo com o sistema de plantio e com a densidade de semeadura. A metodologia sobre a modelagem não linear bayesiana do crescimento em acúmulo de nitrogênio permitiu comparar por meio do modelo logístico os tipos de manejos tanto para os dados originais quanto para os dados isotonizados.Portanto o uso da regressão isotônica foi eficiente para a redução da precisão experimental. O modelo não linear logístico apresenta melhor qualidade de ajuste para a descrição do acúmulo de nitrogênio no qual o seu acúmulo aumentou ao longo do ciclo da cultura. O plantio direto apresentou maior acúmulo de nitrogênio do que o plantio convencional. A metodologia bayesiana foi eficiente ao utilizar a isotoniação dos dados, pois houve uma redução dos desvio padrão das estimativas para a maioria dos parâmetros, implicando em uma diminuição da amplitude dos intervalos de confiança.