Avaliação da qualidade de ajuste e predição de modelos não lineares: uma aplicação em dados de crescimento de frutos de cacaueiro

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Eloy, Raquel Aline Oliveira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Cacau; cocoa; Index of agreement; Medium bias; Middle prediction error square scrolling; Modeling efficiency; Modelo Gompertz; Modelo logístico; Modelo Von Bertalanffy; Nonlinear models; Qualidade de ajuste de predição
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-02072018-105233/

Atualmente o Brasil é o quinto maior produtor de cacau no mundo e a sua produção está diretamente ligada ao ponto certo da colheita, colher frutos verdes ou verdoengos faz com que suas sementes tenham menor peso, em 1000 frutos maduros as amêndoas secas pesam em média 40 kg, colher frutos verdoengos, ou seja, frutos que estão parcialmente maduros, faz com que esse peso caia para 36 kg em média uma perda verificada de 10%, já quando os frutos estão verdes o peso passa a ser em média de 32 kg, possuindo uma perda de 20%, por isso é importante conhecer as fases de crescimento, que permite estabelecer formas adequadas de manejo, adubação e irrigação. Dentre as características biométricas do fruto do cacaueiro as que tem maior relevância econômica são o comprimento, o diâmetro e o volume. Uma forma de explicar relações de crescimento e produtividade de plantas, árvores, frutos ou animais é por meio da utilização de modelos de crescimento, pois possuem parâmetros com interpretação biológica. Os mais utilizados nestas áreas são os modelos: Logístico, Gompertz, Von Bertalanffy, Richards e Brody, sendo os dois últimos mais utilizados para descrever o crescimento animal. O objetivo do trabalho é avaliar a qualidade de ajuste e de predição dos modelos não lineares, Logístico, Gompertz e Von Bertalanffy, para medidas de comprimento e diâmetro do fruto do cacau, com a finalidade de predizer o seu volume. Para predizer o volume do fruto foi utilizado a fórmula de volume do esferoide prolato. Os critérios AIC e BIC foram utilizados para verificar qual dos modelos se ajusta melhor à essas medidas, já para verificar qual modelo se ajusta melhor na predição do volume do fruto, foram relacionadas as estatísticas: viés médio, índice de concordância, eficiência da modelagem e o desdobramento do quadrado médio do erro de predição.