Determination of a point sufficiently close to the asymptote in nonlinear growth functions

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mischan, Martha Maria [UNESP]
Data de Publicação: 2011
Outros Autores: Pinho, Sheila Zambello de [UNESP], Carvalho, Lídia Raquel de [UNESP]
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/S0103-90162011000100016
http://hdl.handle.net/11449/29718
Resumo: Em funções de crescimento que apresentam uma assíntota horizontal superior à curva, frequentemente surge a questão sobre quando se pode considerar o crescimento como praticamente constante, isto é, quando a curva está suficientemente próxima à sua assíntota, de modo que se possa declarar a diferença como sendo não-significativa. Vários métodos têm sido empregados, entre eles o que verifica através do teste t a significância da diferença entre a curva e sua assíntota. O uso de regressão segmentada, como em Portz et al. (2000), também tem esse objetivo, isto é, a determinação de um ponto de início de crescimento praticamente constante. Utilizou-se a função logística de crescimento, a qual possui assíntota horizontal e ponto de inflexão, e aplicou-se um novo método, que consiste na determinação matemática de um ponto da curva a partir do qual a aceleração do crescimento tende assintoticamente a zero. Este método, além de ter um significado biológico, conduz a um ponto bastante próximo aos obtidos pelos métodos anteriormente citados.
id UNSP_7a3c0050a3876712bd5b5dd7017e7bf2
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/29718
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str 2946
spelling Determination of a point sufficiently close to the asymptote in nonlinear growth functionsDeterminação de um ponto suficientemente próximo à assíntota em funções de crescimento não linearesregressão não linearmodelo logísticoponto crítico de crescimentononlinear regressionlogistic modelcritical point of growthEm funções de crescimento que apresentam uma assíntota horizontal superior à curva, frequentemente surge a questão sobre quando se pode considerar o crescimento como praticamente constante, isto é, quando a curva está suficientemente próxima à sua assíntota, de modo que se possa declarar a diferença como sendo não-significativa. Vários métodos têm sido empregados, entre eles o que verifica através do teste t a significância da diferença entre a curva e sua assíntota. O uso de regressão segmentada, como em Portz et al. (2000), também tem esse objetivo, isto é, a determinação de um ponto de início de crescimento praticamente constante. Utilizou-se a função logística de crescimento, a qual possui assíntota horizontal e ponto de inflexão, e aplicou-se um novo método, que consiste na determinação matemática de um ponto da curva a partir do qual a aceleração do crescimento tende assintoticamente a zero. Este método, além de ter um significado biológico, conduz a um ponto bastante próximo aos obtidos pelos métodos anteriormente citados.Growth functions with upper horizontal asymptote do not have a maximum point, but we frequently question from which point growth can be considered practically constant, that is, from which point the curve is sufficiently close to its asymptote, so that the difference can be considered non-significant. Several methods have been employed for this purpose, such as one that verifies the significance of the difference between the curve and its asymptote using a t-test, and that of Portz et al. (2000), who used segmented regression. In the present work, we used logistic growth function, which has horizontal asymptote and one inflection point, and applied a new method consisting in the mathematical determination of a point in the curve from which the growth acceleration asymptotically tends to zero. This method showed the advantage to have biological meaning besides leading to a point quite close to those obtained using the beforementioned methods.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)UNESP IB Depto. de BioestatísticaUNESP IB Depto. de BioestatísticaCAPES: 01/2007Universidade de São Paulo (USP), Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ)Universidade Estadual Paulista (Unesp)Mischan, Martha Maria [UNESP]Pinho, Sheila Zambello de [UNESP]Carvalho, Lídia Raquel de [UNESP]2014-05-20T15:15:38Z2014-05-20T15:15:38Z2011-02-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article109-114application/pdfhttp://dx.doi.org/10.1590/S0103-90162011000100016Scientia Agricola. São Paulo - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, v. 68, n. 1, p. 109-114, 2011.0103-9016http://hdl.handle.net/11449/2971810.1590/S0103-90162011000100016S0103-90162011000100016WOS:000286617100016S0103-90162011000100016.pdf411437672187315665078582038994155493452207047677SciELOreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPengScientia Agricola0,578info:eu-repo/semantics/openAccess2024-01-13T06:34:24Zoai:repositorio.unesp.br:11449/29718Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T22:52:28.929742Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Determination of a point sufficiently close to the asymptote in nonlinear growth functions
Determinação de um ponto suficientemente próximo à assíntota em funções de crescimento não lineares
title Determination of a point sufficiently close to the asymptote in nonlinear growth functions
spellingShingle Determination of a point sufficiently close to the asymptote in nonlinear growth functions
Mischan, Martha Maria [UNESP]
regressão não linear
modelo logístico
ponto crítico de crescimento
nonlinear regression
logistic model
critical point of growth
title_short Determination of a point sufficiently close to the asymptote in nonlinear growth functions
title_full Determination of a point sufficiently close to the asymptote in nonlinear growth functions
title_fullStr Determination of a point sufficiently close to the asymptote in nonlinear growth functions
title_full_unstemmed Determination of a point sufficiently close to the asymptote in nonlinear growth functions
title_sort Determination of a point sufficiently close to the asymptote in nonlinear growth functions
author Mischan, Martha Maria [UNESP]
author_facet Mischan, Martha Maria [UNESP]
Pinho, Sheila Zambello de [UNESP]
Carvalho, Lídia Raquel de [UNESP]
author_role author
author2 Pinho, Sheila Zambello de [UNESP]
Carvalho, Lídia Raquel de [UNESP]
author2_role author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Mischan, Martha Maria [UNESP]
Pinho, Sheila Zambello de [UNESP]
Carvalho, Lídia Raquel de [UNESP]
dc.subject.por.fl_str_mv regressão não linear
modelo logístico
ponto crítico de crescimento
nonlinear regression
logistic model
critical point of growth
topic regressão não linear
modelo logístico
ponto crítico de crescimento
nonlinear regression
logistic model
critical point of growth
description Em funções de crescimento que apresentam uma assíntota horizontal superior à curva, frequentemente surge a questão sobre quando se pode considerar o crescimento como praticamente constante, isto é, quando a curva está suficientemente próxima à sua assíntota, de modo que se possa declarar a diferença como sendo não-significativa. Vários métodos têm sido empregados, entre eles o que verifica através do teste t a significância da diferença entre a curva e sua assíntota. O uso de regressão segmentada, como em Portz et al. (2000), também tem esse objetivo, isto é, a determinação de um ponto de início de crescimento praticamente constante. Utilizou-se a função logística de crescimento, a qual possui assíntota horizontal e ponto de inflexão, e aplicou-se um novo método, que consiste na determinação matemática de um ponto da curva a partir do qual a aceleração do crescimento tende assintoticamente a zero. Este método, além de ter um significado biológico, conduz a um ponto bastante próximo aos obtidos pelos métodos anteriormente citados.
publishDate 2011
dc.date.none.fl_str_mv 2011-02-01
2014-05-20T15:15:38Z
2014-05-20T15:15:38Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://dx.doi.org/10.1590/S0103-90162011000100016
Scientia Agricola. São Paulo - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, v. 68, n. 1, p. 109-114, 2011.
0103-9016
http://hdl.handle.net/11449/29718
10.1590/S0103-90162011000100016
S0103-90162011000100016
WOS:000286617100016
S0103-90162011000100016.pdf
4114376721873156
6507858203899415
5493452207047677
url http://dx.doi.org/10.1590/S0103-90162011000100016
http://hdl.handle.net/11449/29718
identifier_str_mv Scientia Agricola. São Paulo - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, v. 68, n. 1, p. 109-114, 2011.
0103-9016
10.1590/S0103-90162011000100016
S0103-90162011000100016
WOS:000286617100016
S0103-90162011000100016.pdf
4114376721873156
6507858203899415
5493452207047677
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.relation.none.fl_str_mv Scientia Agricola
0,578
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 109-114
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade de São Paulo (USP), Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ)
publisher.none.fl_str_mv Universidade de São Paulo (USP), Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ)
dc.source.none.fl_str_mv SciELO
reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1808129468887203840