Distribuições de probabilidade como base para analises estatísticas, amostragem e estratégias de manejo de Diatraea saccharalis (Fabr., 1794) na cultura da cana-de-açúcar

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1985
Autor(a) principal: Barbosa, José Carlos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20210104-171440/
Resumo: A determinação de uma distribuição de probabilidade que possa descrever a distribuição espacial de cada praga em cada cultura, é de fundamental importância para o estabelecimento de critérios adequados de amostragem, análises estatísticas e decisão sobre o controle da praga. Com estes objetivos, estudou-se a distribuição espacial de numero de internódios atacados por Diatraea saccharalis na cultura da cana-de-açúcar, sendo utilizados dados de 9 ensaios com 20 variedades de cana, realizados em diferentes condições ambientais, totalizando 18600 colmos amostrados. Estudou-se o ajuste dos dados às distribuições de Poisson, binomiais negativas com expoente k̠ comum e ele Neyman Tipo A com λ2 comum. As estimativas do k̠ comum foram obtidas pelo método da regressão ponderada de BLISS e OWEN (1958) e dos mínimos qui-quadrados de HINZ e GURLAND (1967), Para estimação do λ2 comum desenvolveu-se um método bastante simples, baseado nos dois primeiros momentos da distribuição de Neyman Tipo A e realizaram-se comparações com o método dos mínimos qui-quadrados. Através dos estudos realizados, verificou-se que os dados ajustam-se razoavelmente a distribuições binomiais negativas com k comum, apresentando os valores de k̠ muito próximos às médias; mas, as distribuições de Neyman Tipo A ajustaram-se melhor aos dados, sendo que o parâmetro λ2 comum pode ser considerado igual a 1,0. Em relação aos métodos de estimação dos parâmetros das distribuições, verificou-se que o método dos mínimos qui-quadrados apresentou-se muito sensível à heterogeneidade das matrizes de covariâncias das estatísticas, subestimando-os quando as matrizes são heterogêneas. Com base nas distribuições de freqüências, realizou-se um estudo sobre transformações dos dados, mostrando que as transformações Y = √X, Y = 1n (X + 1) e Y = ∛X, são as mais indicadas, quando se pretende estabilizar a variância e normalizar os dados. Além das recomendações sobre as transformações a serem utilizadas, são feitas recomendações sobre um método alternativo de análise dos dados não transformados e são apresentados dois planos de amostragem seqüencial.