O modelo logístico considerando diferentes distribuições para os erros aplicado a dados de altura do milho

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mangueira, Rick Anderson Freire
Data de Publicação: 2016
Outros Autores: Savian, Taciana Villela, Muniz, Joel Augusto, Sermarini, Renata Alcarde, Crosariol Netto, Jacob
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13919
Resumo: O milho é um dos principais cereais produzidos no mundo devido a sua grande utilização na alimentação humana e animal. Ter o conhecimento sobre o crescimento da planta é de fundamental importância para seu manejo. Pode-se obter esse conhecimento fazendo um estudo por meio de modelos de crescimento, para se obter informações por meio de parâmetros com interpretações biológicas que trazem consigo um resumo sobre a curva característica do crescimento da planta. Esse trabalho teve o objetivo de ajustar o modelo logístico considerando a heterocedasticidade e diferentes distribuições para o erro, a saber, normal, assimétrica normal e assimétrica t-student, aplicado a dados de altura (cm) da planta do milho do híbrido transgênico 30F35 Y (Yieldgard), observados ao longo do tempo (dias). Os modelos considerados se ajustaram bem a curva de crescimento da cultura, porém o modelo logístico considerando erros normais assimétricos foi escolhido como mais adequado para modelar a curva, com base nos avaliadores utilizados.
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spelling O modelo logístico considerando diferentes distribuições para os erros aplicado a dados de altura do milhoLogistic model considering different distributions for errors applied in maize height dataModelos não linearesCurvas de crescimentoAssimetria dos errosNonlinear modelsGrowth curvesSkew errorsO milho é um dos principais cereais produzidos no mundo devido a sua grande utilização na alimentação humana e animal. Ter o conhecimento sobre o crescimento da planta é de fundamental importância para seu manejo. Pode-se obter esse conhecimento fazendo um estudo por meio de modelos de crescimento, para se obter informações por meio de parâmetros com interpretações biológicas que trazem consigo um resumo sobre a curva característica do crescimento da planta. Esse trabalho teve o objetivo de ajustar o modelo logístico considerando a heterocedasticidade e diferentes distribuições para o erro, a saber, normal, assimétrica normal e assimétrica t-student, aplicado a dados de altura (cm) da planta do milho do híbrido transgênico 30F35 Y (Yieldgard), observados ao longo do tempo (dias). Os modelos considerados se ajustaram bem a curva de crescimento da cultura, porém o modelo logístico considerando erros normais assimétricos foi escolhido como mais adequado para modelar a curva, com base nos avaliadores utilizados.ABSTRACT: Maize is one of the main cereals produced in the world due to its wide use in food and feed. Knowledge on plant growth is extremely important to its management. One can obtain this knowledge by the use of growth models to provide information through parameters with biological interpretations summarize the characteristic curve of plant growth. This work aimed to fit the logistic model considering heteroscedasticity and different distributions for error, namely, normal, skew normal and skew t-student applied to plant height data (cm) of the maize transgenic hybrid 30F35 Y (YieldGard ) observed over time (days). The models considered had a good fit to the growth curve of the culture, but the logistic model considering skew normal error was selected as most appropriate for modeling the curve, based on the evaluators used.Universidade Federal de Lavras2016-06-282017-08-01T20:09:45Z2017-08-01T20:09:45Z2017-08-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPeer-reviewed Articleapplication/pdfapplication/pdfMANGUEIRA, R. A. F. et al. O modelo logístico considerando diferentes distribuições para os erros aplicado a dados de altura do milho. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 34, n. 2, p. 317-333, jun. 2016.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13919REVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA; Vol 34 No 2 (2016); 317-3331983-0823reponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAporhttp://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/143/46Copyright (c) 2016 Rick Anderson Freire MANGUEIRA, Taciana Villela SAVIAN, Joel Augusto MUNIZ, Renata Alcarde SERMARINI, Jacob CROSARIOL NETTOAttribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessMangueira, Rick Anderson FreireSavian, Taciana VillelaMuniz, Joel AugustoSermarini, Renata AlcardeCrosariol Netto, JacobMangueira, Rick Anderson FreireSavian, Taciana VillelaMuniz, Joel AugustoSermarini, Renata AlcardeCrosariol Netto, Jacob2021-04-26T14:08:27Zoai:localhost:1/13919Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2021-04-26T14:08:27Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false
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