Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicação
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12266 |
Resumo: | The use of mathematical models to estimate the size of the experimental plot is a practice that can help in choosing the best method of exploration in order to optimize the resources available to the researcher. The most used mathematical models are the nonlinear functions that make it possible to synthesize the curve of variability, coefficient of variation and experimental precision coefficient, product of the grouping of the simulated plots from the uniformity test in a small set of parameters that allow estimating the ideal size of the experimental plot. Among the methods most used for this purpose are the methods of maximum modified curvature and those of bissegmented regression with plateau response. New methods are being proposed to achieve two basic needs: to estimate coherent results from a practical point of view and to improve the quality of fit. Thus, the objective of the research is to propose the use of the modified logarithmic model with plateau response for estimation of the optimal plot size in rice crop experiment and compare it with the modified maximum curvature methods, the linear model with plateau response and The quadratic model with plateau response, as well as propose the incorporation of the coefficient of experimental precision as a measure of variability in the experimental plot design. The objective of this study was to propose the application of the modified logarithmic model with plateau response in the estimation of sample size for different soybean cultivars. The results show that the use of the experimental precision coefficient in the estimation of the optimum plot size improves the quality of adjustment of the models used. The modified logarithmic model with plateau response can be used to estimate the optimal size of experimental plots. The modified logarithmic model with proposed plateau response is shown to be adequate for estimating the minimum sample size in soybean cultivars. In general, it is suggested to use at least 59 plants per plot to evaluate the yield per plant in experimental plots in the soybean crop. |
id |
UFLA_df0343e189fb5c37871873319407ae02 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:localhost:1/12266 |
network_acronym_str |
UFLA |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFLA |
repository_id_str |
|
spelling |
Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicaçãoRegressão não linearLogarítmos – Modelos matemáticosPlatô de respostaNonlinear regressionLogarithms – Mathematical modelsResponse plateauEstatísticaThe use of mathematical models to estimate the size of the experimental plot is a practice that can help in choosing the best method of exploration in order to optimize the resources available to the researcher. The most used mathematical models are the nonlinear functions that make it possible to synthesize the curve of variability, coefficient of variation and experimental precision coefficient, product of the grouping of the simulated plots from the uniformity test in a small set of parameters that allow estimating the ideal size of the experimental plot. Among the methods most used for this purpose are the methods of maximum modified curvature and those of bissegmented regression with plateau response. New methods are being proposed to achieve two basic needs: to estimate coherent results from a practical point of view and to improve the quality of fit. Thus, the objective of the research is to propose the use of the modified logarithmic model with plateau response for estimation of the optimal plot size in rice crop experiment and compare it with the modified maximum curvature methods, the linear model with plateau response and The quadratic model with plateau response, as well as propose the incorporation of the coefficient of experimental precision as a measure of variability in the experimental plot design. The objective of this study was to propose the application of the modified logarithmic model with plateau response in the estimation of sample size for different soybean cultivars. The results show that the use of the experimental precision coefficient in the estimation of the optimum plot size improves the quality of adjustment of the models used. The modified logarithmic model with plateau response can be used to estimate the optimal size of experimental plots. The modified logarithmic model with proposed plateau response is shown to be adequate for estimating the minimum sample size in soybean cultivars. In general, it is suggested to use at least 59 plants per plot to evaluate the yield per plant in experimental plots in the soybean crop.Instituto de Biotecnologia Agricula (Paraguai)O uso de modelos matemáticos para a estimação do tamanho da parcela experimental é uma prática que pode auxiliar na escolha do melhor método de exploração visando a optimização dos recursos disponíveis pelo pesquisador. Os modelos matemáticos mais utilizados são as funções não lineares que possibilitam sintetizar a curva de variabilidade, coeficiente de variação e coeficiente de precisão experimental, produto do agrupamento das parcelas simuladas a partir do ensaio de uniformidade em um pequeno conjunto de parâmetros que permitem estimar o tamanho adequado da parcela experimental. Dentre os métodos mais utilizados para esse fim, destacam-se os métodos da máxima curvatura modificada e os de regressão bissegmentado com resposta platô. Novos métodos estão sendo propostos com a finalidade de atingir duas necessidades básicas: estimar resultados coerentes do ponto de vista prático e melhorar a qualidade de ajuste. Assim, o objetivo da pesquisa é propor a utilização do modelo logarítmico modificado com resposta platô para estimação do tamanho ótimo de parcela em experimento com a cultura do arroz e comparalo com os métodos da máxima curvatura modificada, o modelo linear com resposta platô e o modelo quadrático com resposta platô, bem como propor a incorporação do coeficiente de precisão experimental como medida de variabilidade no dimensionamento de parcelas experimentais. Objetiva-se também propor a aplicação do modelo logarítmico modificado com resposta platô na estimação do tamanho amostral para diferentes cultivares de soja. Os resultados mostram que a utilização do coeficiente de precisão experimental na estimação do tamanho ótimo de parcelas melhora a qualidade de ajuste dos modelos utilizados. O modelo logarítmico modificado com resposta platô pode ser utilizado para a estimação do tamanho ótimo de parcelas experimentais. O modelo logarítmico modificado com resposta platô proposto mostra-se como adequado para estimação do tamanho mínimo de amostra em cultivares de soja. De modo geral, sugere-se utilizar ao menos 59 plantas por parcela para avaliar a produção por planta em parcelas experimentais na cultura da soja.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilDepartamento de Ciências ExatasMorais, Augusto Ramalho deMuniz, Joel AugustoCirillo, Marcelo ÂngeloGuimarães, Paulo Tácito GontijoAguilera, Líder AyalaHumada González, Guido Gustavo2017-02-15T16:52:10Z2017-02-15T16:52:10Z2017-02-142016-11-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfHUMADA GONZÁLEZ, G. G. Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicação. 2016. 112 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12266porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2023-05-11T15:47:42Zoai:localhost:1/12266Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2023-05-11T15:47:42Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicação |
title |
Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicação |
spellingShingle |
Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicação Humada González, Guido Gustavo Regressão não linear Logarítmos – Modelos matemáticos Platô de resposta Nonlinear regression Logarithms – Mathematical models Response plateau Estatística |
title_short |
Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicação |
title_full |
Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicação |
title_fullStr |
Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicação |
title_full_unstemmed |
Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicação |
title_sort |
Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicação |
author |
Humada González, Guido Gustavo |
author_facet |
Humada González, Guido Gustavo |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Morais, Augusto Ramalho de Muniz, Joel Augusto Cirillo, Marcelo Ângelo Guimarães, Paulo Tácito Gontijo Aguilera, Líder Ayala |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Humada González, Guido Gustavo |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Regressão não linear Logarítmos – Modelos matemáticos Platô de resposta Nonlinear regression Logarithms – Mathematical models Response plateau Estatística |
topic |
Regressão não linear Logarítmos – Modelos matemáticos Platô de resposta Nonlinear regression Logarithms – Mathematical models Response plateau Estatística |
description |
The use of mathematical models to estimate the size of the experimental plot is a practice that can help in choosing the best method of exploration in order to optimize the resources available to the researcher. The most used mathematical models are the nonlinear functions that make it possible to synthesize the curve of variability, coefficient of variation and experimental precision coefficient, product of the grouping of the simulated plots from the uniformity test in a small set of parameters that allow estimating the ideal size of the experimental plot. Among the methods most used for this purpose are the methods of maximum modified curvature and those of bissegmented regression with plateau response. New methods are being proposed to achieve two basic needs: to estimate coherent results from a practical point of view and to improve the quality of fit. Thus, the objective of the research is to propose the use of the modified logarithmic model with plateau response for estimation of the optimal plot size in rice crop experiment and compare it with the modified maximum curvature methods, the linear model with plateau response and The quadratic model with plateau response, as well as propose the incorporation of the coefficient of experimental precision as a measure of variability in the experimental plot design. The objective of this study was to propose the application of the modified logarithmic model with plateau response in the estimation of sample size for different soybean cultivars. The results show that the use of the experimental precision coefficient in the estimation of the optimum plot size improves the quality of adjustment of the models used. The modified logarithmic model with plateau response can be used to estimate the optimal size of experimental plots. The modified logarithmic model with proposed plateau response is shown to be adequate for estimating the minimum sample size in soybean cultivars. In general, it is suggested to use at least 59 plants per plot to evaluate the yield per plant in experimental plots in the soybean crop. |
publishDate |
2016 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2016-11-29 2017-02-15T16:52:10Z 2017-02-15T16:52:10Z 2017-02-14 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
HUMADA GONZÁLEZ, G. G. Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicação. 2016. 112 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016. http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12266 |
identifier_str_mv |
HUMADA GONZÁLEZ, G. G. Dimensionamento de parcelas experimentais: proposição de método de estimação e aplicação. 2016. 112 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016. |
url |
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12266 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Lavras Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA brasil Departamento de Ciências Exatas |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Lavras Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária UFLA brasil Departamento de Ciências Exatas |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFLA instname:Universidade Federal de Lavras (UFLA) instacron:UFLA |
instname_str |
Universidade Federal de Lavras (UFLA) |
instacron_str |
UFLA |
institution |
UFLA |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFLA |
collection |
Repositório Institucional da UFLA |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA) |
repository.mail.fl_str_mv |
nivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.br |
_version_ |
1807835122667356160 |