Modelo não linear Chanter: uma aplicação aos dados de crescimento de frutos do cacaueiro

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Pollyane Vieira da
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-02072018-103309/
Resumo: Modelos não lineares como o Logístico e o Gompertz são amplamente usados para descrever vários processos biológicos por meio da curva de crescimento dada pela equação do modelo. O objetivo deste trabalho foi ajustar o modelo Chanter, assim como o Logístico e o Gompertz, utilizando um conjunto de dados do fruto do cacaueiro. O modelo Chanter é um híbrido entre o modelo Logístico e o modelo Gompertz cujos parâmetros podem ser interpretados similarmente. A comparação sobre a qualidade do ajuste entre os modelos foi feita utilizando as seguintes medidas estatísticas: o critério de informação de Akaike (AIC), o critério Peso de Akaike, o critério de informação de Bayes (BIC), o desvio padrão residual (DPR) e as medidas de não linearidade vício de Box e curvatura de Bates e Watts além de um estudo de simulação. Verificou-se que o modelo Chanter dentre os modelos estudados neste trabalho é o mais adequado para o ajuste dos dados do fruto do cacaueiro.
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spelling Modelo não linear Chanter: uma aplicação aos dados de crescimento de frutos do cacaueiroChanter Nonlinear Model: an application to cocoa fruits growth dataGrowth modelsMeasures of non-linearityMedidas de não linearidadeModelos de crescimentoNonlinear regressionRegressão não linearModelos não lineares como o Logístico e o Gompertz são amplamente usados para descrever vários processos biológicos por meio da curva de crescimento dada pela equação do modelo. O objetivo deste trabalho foi ajustar o modelo Chanter, assim como o Logístico e o Gompertz, utilizando um conjunto de dados do fruto do cacaueiro. O modelo Chanter é um híbrido entre o modelo Logístico e o modelo Gompertz cujos parâmetros podem ser interpretados similarmente. A comparação sobre a qualidade do ajuste entre os modelos foi feita utilizando as seguintes medidas estatísticas: o critério de informação de Akaike (AIC), o critério Peso de Akaike, o critério de informação de Bayes (BIC), o desvio padrão residual (DPR) e as medidas de não linearidade vício de Box e curvatura de Bates e Watts além de um estudo de simulação. Verificou-se que o modelo Chanter dentre os modelos estudados neste trabalho é o mais adequado para o ajuste dos dados do fruto do cacaueiro.Nonlinear models such as Logistic and Gompertz are widely used to describe several biological processes using a growth curve given by the equation of the model. The objective of this work was to adjust the Chanter model, as well as the Logistic and the Gompertz, using a data set of cocoa fruit. The Chanter model is a hybrid between the Logistic model and the Gompertz model whose parameters can be interpreted similarly. A comparison of the quality of fit between the models was made using the following statistical measures: the Akaike information criterion (AIC), the Akaike weight criterion, Bayes information criterion (BIC), residual standard deviation (RSD), and measures of non-linearity Box addiction and Bates and Watts curvature as well as a simulation study. It was verified that the Chanter model is the most suitable one among the studied models for modeling the cocoa data.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSavian, Taciana VillelaSilva, Pollyane Vieira da2018-02-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-02072018-103309/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2018-07-19T20:50:39Zoai:teses.usp.br:tde-02072018-103309Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212018-07-19T20:50:39Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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