Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
1979 |
Autor(a) principal: |
Rossetti, Adroaldo Guimarães |
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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20231122-100346/
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Resumo: |
O estudo do tamanho ótimo de parcelas, na experimentação de campo, visa a minimizar os custos, em função do erro experimental. As inúmeras pesquisas existentes na literatura indicam sua grande importância. A principal questão envolvida é a heterogeneidade do solo que influi, em grande escala, no estabelecimento do tamanho ideal da parcela. Neste trabalho estima-se o coeficiente de regressão b , ou índice de variabilidade do solo, proposto por FAIRFIELD SMITH (1938), partindo-se de um modelo de regressão em que os dados são correlacionados e têm variâncias desiguais, minimizando-se a soma dos quadrados dos erros através do método dos quadrados mínimos generalizados. Tal estimativa, (Descrito na Dissertação), bem como as estimativas das variâncias observadas, dos diferentes tamanhos de parcelas, são ponderadas pelos pesos wij. Desenvolve-se uma metodologia que visa a estimar eficientemente os pesos wij dos próprios dados. Tal procedimento é válido tanto para dados de ensaios de uniformidade, aqui estudados através de um esquema de classificação hierárquica, ou seja, yijkl = m + ri + bij + pijk+sijkl como para dados de experimentos, tipo comparativo de variedades, onde haja efeitos de tratamentos, conduzido aqui através da análise de um experimento em delineamento de blocos ao acaso com parcelas subdivididas, ou seja yijkl = m + ri + tj + εlij + tk + (t t)jk + ε2ijk + eijkl Demonstra-se que a estimativa b̂, obtida por tal procedimento tem variância mínima assintótica. O desvio de regressão, (Descrito na Dissertação) |