Equação de regressão linear múltipla para estimativa do erro experimental

• Autor(a) principal: Lúcio, Alessandro Dal Col
• Data de Publicação: 2001
• Outros Autores: Banzatto, David Ariovaldo [UNESP], Storck, Lindolfo, Martin, Thomas Newton, Lorentz, Leandro Homrich
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://dx.doi.org/10.1590/S0103-84782001000600007; http://hdl.handle.net/11449/1334
• topic: experimental precision; Regression analysis; cultivar competition; Zea mays; Precisão experimental; Análise de regressão; competição de cultivares; Zea mays

Este trabalho teve por objetivo estimar equações de regressão linear múltipla tendo, como variáveis explicativas, as demais características avaliadas em experimento de milho e, como variáveis principais, a diferença mínima significativa em percentagem da média (DMS%) e quadrado médio do erro (QMe), para peso de grãos. Com 610 experimentos conduzidos na Rede de Ensaios Nacionais de Competição de Cultivares de Milho, realizados entre 1986 e 1996 (522 experimentos) e em 1997 (88 experimentos), estimaram-se duas equações de regressão, com os 522 experimentos, validando estas pela análise de regressão simples entre os valores reais e os estimados pelas equações, com os 88 restantes, observando que, para a DMS% a equação não estimava o mesmo valor que a fórmula original e, para o QMe, a equação poderia ser utilizada na estimação. Com o teste de Lilliefors, verificou-se que os valores do QMe aderiam à distribuição normal padrão e foi construída uma tabela de classificação dos valores do QMe, baseada nos valores observados na análise da variância dos experimentos e nos estimados pela equação de regressão.