Curvas de crescimiento de una alga bioindicadora expuesta a diferentes tratamientos: uso de modelos lineales y no lineales.

• Autor(a) principal: MAIA, A. de H. N.
• Data de Publicação: 1995
• Outros Autores: JONSSON, C. M.
• Idioma: spa
• Título da fonte: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
• Texto Completo: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/12840
• topic: Tratamentos; Alga; Crescimento

Los modelos no lineales son ampliamente utilizados para describir curvas de crescimiento. En un modelo no lineal, Y=f(t,0)+E donde Y es el vector de observaciones, t el vector correspondiente a las condiciones de evaluacion (instantes de tiempo conocidos), 0 el vector de parametros desconocidos, f(.) una funcion no lineal en 0 y E el vector de errores, comunmente se asume que E ~ N(O,sigma ao quadrado I). Cuando no se cumplen algunos aspectos de esa suposicion (normalidad, independencia y homogeneidad de variancias), la normalidad asintotica de los estimadores de interes puede ser afectada dificultando la comparacion de curvas obtenidas en los diferentes tratamentos. En organismos unicelulares, tales como las algas, el crecimiento es comumente medido a travez de la observacion del numero de celulas N1, N2,...,Nk en los instantes t1, t2,...,tk., respectivamente. Variables de esa naturaleza, geralmente modeladas por la distribuicion de Poisson, tienen variancias iguales a las respectivas esperanzas (crescientes con el tiempo), no verificando-se la de suposicion de homocedasticidad, lo que inviabiliza la utilizacion del modelo anteriormente descrito. El objetivo de este trabajo es discutir aspectos relacionados al uso adecuado de los modelos lineales y no lineales en el ajuste de curvas de crecimiento donde la variable respuesta tiene distribucion de Poisson. Como ejemplo, son utilizados datos de crecimiento de la microalga bioindicadora Selenastrumcapricornutum, la cual fue expuesta a diferentes tratamientos (con y sin un biopesticidas) en condiciones de laboratorio. En tales casos, donde la transformacion logaritmica de la respuesta linealiza la relacion numero de celulas versus tiempo, ademas de homogeneizar las variancias, el uso de un modelo lineal es adecuado.