Polinômios fracionários e planejamento de Littell e Mott em ensaios de nutrição mineral de plantas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Magalhães, Mateus Ormondes de
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-12092023-095234/
Resumo: As plantas forrageiras desempenham um papel importante na alimentação dos animais de produção e na economia para os produtores. Elas fornecem nutrientes essenciais aos animais e têm boas capacidades de rebrota e adaptação. A produção dessas plantas está diretamente relacionada com a fertilidade do solo, com destaque para dois nutrientes: nitrogênio e o potássio. Para maximizar a produtividade e otimizar o uso dos fertilizantes, são realizados ensaios de adubação para determinar as doses mais eficientes. Nesses ensaios, utiliza-se o esquema fatorial 5k incompleto de Littell e Mott (1975). Para as análises estatísticas de um conjunto de dados provenientes de ensaios adubação com dois nutrientes, erroneamente, utilizam os modelos polinomiais de primeira e segunda ordem, pois estes modelos, frequentemente, apresentam falta de ajuste devido ao comportamento do crescimento das plantas ao serem submetidas às doses desses nutrientes. Uma alternativa são os polinômios fracionários proposto por Royston e Altman (1994), como sendo uma classe mais geral dos modelos de regressão. Neste trabalho, propomos então uma abordagem mais geral desses polinômios, tanto para o ajuste quanto para a seleção dos modelos. A metodologia foi implementada utilizando a interface Rstudio (R Core Team, 2022) e ilustrada através de um conjunto de dados de um ensaio de adubação envolvendo cinco doses distintas de nitrogênio e potássio em plantas de Panicum maximum Jacq. cv. Mombaça. As análises mostraram que os modelos de polinômios fracionários, oferecem diversas vantagens em relação aos modelos polinomiais, dentre elas, maior flexibilidade dos modelos para obter um modelo adequado para dados de crescimento vegetal e determinar as doses que otimizam a produção dos vegetais, em especial, neste caso, para plantas forrageiras.
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