Técnica de agrupamento na seleção de modelos de regressão não lineares para descrição do acúmulo de matéria seca em plantas de alho

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Puiatti, Guilherme Alves
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
BR
Estatística Aplicada e Biometria
Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria
UFV
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/4078
Resumo: Estudos de divergência genética entre indivíduos ou populações de plantas e sua trajetória de crescimento são de grande importância em programas de melhoramento, sendo essenciais para a obtenção de informações relevantes para um manejo adequado das plantas. Das técnicas empregadas para tal, a análise de agrupamento e modelos de regressão são amplamente utilizados. Assim, o objetivo deste estudo foi identificar e agrupar modelos de regressão não linear que melhor se ajustam na descrição do acúmulo de matéria seca total da planta do alho ao longo do tempo (60, 90, 120 e 150 dias após plantio). Foram utilizados 15 acessos de alho pertencentes ao Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa (BGH/UFV). Os modelos de regressão não linear ajustados para cada um dos acessos foram: Brody, Gompertz, Logístico, Mitscherlich e von Bertalanffy. A qualidade de ajuste dos modelos foi determinada pelo coeficiente de determinação ( R 2 ); quadrado médio do resíduo ( QMR ); desvio médio absoluto dos resíduos ( DMA ); critério de informação de Akaike ( AIC ); e critério de informação Bayesiano ( BIC ). Então, para cada acesso, os modelos foram submetidos a análise de agrupamento, com os avaliadores de qualidade de ajuste considerados como variáveis, utilizando o algoritmo UPGMA, a distância generalizada de Mahalanobis como medida de dissimilaridade, e número de grupos determinado pelo método de Mojena. Depois, os modelos ajustados para cada acesso foram novamente agrupados seguindo o mesmo critério, mas utilizando os parâmetros com interpretação biológica como variáveis, e os resultados dos diferentes agrupamentos foram então confrontados. Comparando os resultados dos agrupamentos, observou-se que os modelos Gompertz, Logístico, e von Bertalanffy apresentaram melhores resultados quanto aos avaliadores de qualidade de ajuste, e tiveram resultados próximos quanto a estes e quanto as estimativas dos parâmetros. Estes três modelos se mostraram eficientes para descrição de matéria seca total da planta em acessos de alho, especialmente o modelo Logístico.