Registro completo |
Provedor de dados: |
Ciência Rural
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País: |
Brazil
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Título: |
Equação de regressão linear múltipla para estimativa do erro experimental
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Autores: |
Lúcio,Alessandro DalCol
Banzatto,David Ariovaldo
Storck,Lindolfo
Martin,Thomas Newton
Lorentz,Leandro Homrich
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Data: |
2001-12-01
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Ano: |
2001
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Palavras-chave: |
Precisão experimental
Análise de regressão
Competição de cultivares
Zea mays
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Resumo: |
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.
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Tipo: |
Info:eu-repo/semantics/article
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Idioma: |
Português
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Identificador: |
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782001000600007
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Editor: |
Universidade Federal de Santa Maria
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Relação: |
10.1590/S0103-84782001000600007
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Formato: |
text/html
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Fonte: |
Ciência Rural v.31 n.6 2001
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Direitos: |
info:eu-repo/semantics/openAccess
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