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Provedor de dados:  Ciência Rural
País:  Brazil
Título:  Fitting nonlinear autoregressive models to describe coffee seed germination
Autores:  Sousa,Iábita Fabiana
Kunzle Neto,Johan Eugen
Muniz,Joel Augusto
Guimarães,Renato Mendes
Savian,Taciana Villela
Muniz,Fabiana Rezende
Data:  2014-11-01
Ano:  2014
Palavras-chave:  Growth models
Autocorrelated errors
Nonlinear regression
Germination potential
Regression and correlation
Resumo:  Cumulative germination of coffee has a longitudinal behavior mathematically characterized by a sigmoidal model. In the seed germination evaluation, the study of the germination curve may contribute to better understanding of this process. The aim of this study was to evaluate the goodness of fit of Logistic and Gompertz models, with independent and first-order autoregressive errors structure, AR (1), in the description of coffee (Coffea arabica L.) line Catuai vermelho IAC 99 germination, at five different potential germination. The data used were from an experiment conducted in 2011 at the Seed Analysis Laboratory of the Federal University of Lavras. The Logistic and Gompertz nonlinear models were appropriately adjusted to the percentage germination data. The Gompertz model with first-order autoregressive errors structure was the best to describe the germination process
Tipo:  Info:eu-repo/semantics/article
Idioma:  Inglês
Identificador:  http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782014001102016
Editor:  Universidade Federal de Santa Maria
Relação:  10.1590/0103-8478cr20131341
Formato:  text/html
Fonte:  Ciência Rural v.44 n.11 2014
Direitos:  info:eu-repo/semantics/openAccess
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