Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2010 |
Autor(a) principal: |
Souza, Fernando Augusto de [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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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: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/96586
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Resumo: |
Este trabalho avaliou a influência da heterocedasticidade e dos níveis nutricionais (número e posição) utilizados em ensaios dose-resposta, na estimativa do nível-ótimo e no ajuste dos modelos, além de verificar o quão informativas são as estatísticas utilizadas para avaliar a precisão do ajuste (R², R² ajustado, CV e SQD). Utilizaram-se dados dos experimentos realizados por Nascimento et al. (2007) e Siqueira (2009) e dados simulados. Constatou-se que, quando os níveis estiveram distribuídos próximos do verdadeiro requerimento, os modelos com platô proporcionaram resultados mais confiáveis. Já os modelos quadrático e exponencial se mostraram mais adequados para situações no qual os níveis estão mais dispersos em relação ao verdadeiro requerimento. A heterocedasticidade não interferiu na estimativa do nível-ótimo, porém influenciou no ajuste dos modelos e proporcionou pequenas mudanças nos parâmetros das equações obtidas. O coeficiente de determinação (ajustado e não ajustado) foi diretamente influenciado pela definição do nível mais próximo do ótimo e dos níveis extremos, enquanto que, o coeficiente de variação e a soma dos quadrados dos desvios, pelos níveis iniciais e pelo nível próximo do ótimo. A soma dos quadrados dos desvios demonstrou ser mais sensível, pois seu valor apresentou pequenas variações entre os modelos nas diferentes situações, que as outras estatísticas não detectaram. Ressalta-se a importância de se estabelecer corretamente o intervalo dos níveis estudados para que a dispersão dos valores do nível-ótimo estimado seja minimizada e que o ajuste seja satisfatório, independente do modelo utilizado |