Modelos de regressão não linear para descrição do crescimento de plantas de alho

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Reis, Renata Maciel dos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Estatística Aplicada e Biometria; Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria; UFV
• Palavras-chave em Português: Allium sativum L.; Análise de agrupamento; Comparação de modelos; Cluster analysis; Comparison models; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/4056

O objetivo deste estudo foi escolher um modelo de regressão não linear que melhor descreve o acúmulo de matéria seca de diferentes partes da planta do alho ao longo do tempo (60, 90, 120 e 150 dias após plantio). Foram utilizados 20 acessos de alho pertencentes ao Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV). A fim de se trabalhar apenas com grupos de acessos semelhantes, aplicou-se a análise de agrupamento para a formação desses grupos. As matérias secas da folha, do pseudocaule, do bulbo e da raiz foram definidas como as variáveis nessa análise de agrupamento, que foi realizado por meio do algoritmo de Ward, utilizando como medida de dissimilaridade a distância generalizada de Mahalanobis. O número ótimo de grupos foi determinado por meio do Método de Mojena, o qual indicou três grupos de acessos, cujas médias de matéria seca do bulbo, da raiz e total da planta foram utilizadas para o ajuste de sete modelos de regressão não linear, a saber: Mitscherlich, Gompertz, Logístico, Meloun I, Meloun II, Brody e von Bertalanffy. A identificação do modelo que melhor se ajustou as três características de cada grupo foi realizada mediante coeficiente de determinação (R2), o quadrado médio do resíduo (QMR) e o desvio médio absoluto dos resíduos (DMA). Comparando os valores desses avaliadores observou-se que, para as três caraterísticas dos três grupos, o modelo que melhor se ajustou foi o modelo Logístico.