Regressão quantílica não linear para descrição de diferentes níveis de acúmulo de matéria seca em plantas de alho

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Puiatti, Guilherme Alves
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Estatística agrícola; Allium sativum; Alho - Crescimento - Métodos estatísticos; Estatística
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/18650

Análises de crescimento de plantas são importantes, pois geram informações sobre a demanda e os cuidados necessários para cada etapa de seu desenvolvimento. Modelos de regressão não linear são apropriados para descrever curvas interpretação de crescimento prática biológica. por apresentarem Entretanto, estes parâmetros com modelos apresentam informações em termos médios, e estão sujeitos a problemas no ajuste proporcionados por possíveis valores extremos ou assimetria na distribuição dos dados. A regressão quantílica pode contornar estes problemas, e ainda permite estimativas em diferentes quantis, gerando resultados mais completos e robustos. Assim, o objetivo deste trabalho foi ajustar modelos de regressão quantílica não linear para o estudo do acúmulo de matéria seca em plantas de alho ao longo do tempo e classificar cada acesso de alho de acordo com sua taxa de crescimento e peso assintótico. O modelo de regressão não linear ajustado foi o Logístico. Para tanto, utilizou-se 30 acessos de alho pertencentes ao Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV). Foram ajustados modelos para todos os acessos em três diferentes quantis, e um modelo de regressão quantílica mediana para cada acesso. Para avaliar a qualidade de ajuste dos modelos, foram utilizados o coeficiente de determinação, o quadrado médio do resíduo, o desvio médio absoluto dos resíduos, e o critério de Akaike. Os 30 acessos foram divididos de acordo com o quantil de estimativas mais próximas, sendo classificados 12 acessos como de baixo interesse para plantio, 6 de interesse intermediário e 12 como de alto interesse para plantio. A regressão quantílica não linear foi eficiente para descrição do acúmulo de matéria seca em plantas de alho ao longo do tempo, mesmo quando os dados apresentam assimetria, variâncias heterogêneas ou valores discrepantes.