Técnica de agrupamento na seleção de modelos de regressão não lineares para descrição do acúmulo de matéria seca em plantas de alho
Ano de defesa: | 2014 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
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
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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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. |