Registro completo |
Provedor de dados: |
Ciência Rural
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País: |
Brazil
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Título: |
Método de comparação de modelos de regressão não-lineares em bananeiras
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Autores: |
Maia,Emanuel
Siqueira,Dalmo Lopes de
Silva,Fabyano Fonseca e
Peternelli,Luiz Alexandre
Salomão,Luiz Carlos Chamhum
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Data: |
2009-08-01
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Ano: |
2009
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Palavras-chave: |
Musa spp.
Análise de crescimento
Modelos não lineares
Análise de agrupamentos
Modelo logístico
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Resumo: |
A utilização de modelos matemáticos para descrever o crescimento de vegetais possui uma larga aplicação na pesquisa agropecuária. Nesse tipo de pesquisa, dois problemas são freqüentes: encontrar o modelo que melhor se ajusta ao fenômeno biológico e identificar as curvas entre os tratamentos que sejam estatisticamente semelhantes. Assim, o presente trabalho teve por objetivos comparar a qualidade do ajuste de modelos de regressão não-linear e comparar as curvas provenientes desse melhor modelo em relação aos diferentes tratamentos. Para essa análise, foram utilizados os dados de um experimento instalado no arranjo fatorial 2x5, sob o delineamento em blocos casualizados. Os níveis dos fatores foram constituídos por duas cultivares de bananeira e cinco doses de um regulador de crescimento. A comparação das curvas de diferentes tratamentos foi realizada a partir da análise de agrupamento com o auxílio de três estatísticas que permitiam acessar o número ideal de grupos. Na avaliação das curvas de crescimento, o modelo logístico demonstrou-se superior. Na comparação dos tratamentos, verificou-se que o método da análise de agrupamento, com as modificações propostas, possibilitou detectar três grupos de tratamentos, assemelhando-se ao comportamento biológico.
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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=S0103-84782009000500012
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Editor: |
Universidade Federal de Santa Maria
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Relação: |
10.1590/S0103-84782009000500012
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Formato: |
text/html
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Fonte: |
Ciência Rural v.39 n.5 2009
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Direitos: |
info:eu-repo/semantics/openAccess
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