Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2014 |
Autor(a) principal: |
Maestre, Marina Rodrigues |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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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: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-06102014-085644/
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Resumo: |
Os experimentos agronômicos que envolvem somente um fator longitudinal são bastante comuns. No entanto, existem casos em que as observações são tomadas considerando dois ou mais desses fatores, como nos casos em que são feitas medidas de uma variável resposta em profundidades diferentes ao longo do tempo, por exemplo. Admite-se que essas observações, tomadas de modo sistemático em cada unidade experimental, sejam correlacionadas e as variâncias nos diferentes níveis do fator longitudinal sejam heterogêneas. Com o uso de modelos mistos, essa correlação entre medidas repetidas e a heterogeneidade de variâncias podem ser modeladas convenientemente. Para que esses modelos sejam ajustados a um conjunto de dados envolvendo presença de dois fatores longitudinais, existe a necessidade de se adaptarem algumas estruturas de variâncias e covariâncias que são comuns em experimentos com somente um fator longitudinal. O objetivo do presente trabalho é utilizar a classe dos modelos lineares mistos para estudar a massa seca de raiz no solo de uma plantação de cana-de-açúcar. O experimento foi casualizado em blocos e as parcelas receberam quatro doses de nitrogênio. Foram feitas medidas repetidas ao longo de dois fatores longitudinais, sendo um qualitativo ordinal (profundidades) e um quantitativo (distâncias da linha de plantio). Por meio dos testes de razão de verossimilhanças, de Wald e utilizando os critérios de informação AIC e BIC, selecionou-se uma estrutura de covariâncias parcimoniosa e outra estrutura para explicar o comportamento médio das respostas. A verificação do ajuste foi feita por meio de gráficos de diagnósticos de resíduos. |