Análise de resíduos projetados em modelos não-lineares de regressão: uma aplicação em crescimento de frutos

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Martins, Maria Cristina
• 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: Curvas de crescimento; Growth curve; Least squares; Logistic model; Logística - Modelos; Mathematical models; Mínimos quadrados; Modelos matemáticos; Modelos não lineares; Nonlinear models; Pear; Pera
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-19022013-171004/

Alguns aspectos devem ser considerados nos trabalhos com frutíferas como o ponto adequado de colheita e estratégias de conservação, sendo fundamental a análise do crescimento e desenvolvimento dos frutos. Vários tipos de modelos estatísticos podem descrever os processos de crescimento envolvidos no sistema de produção vegetal, sendo os modelos não lineares considerados mais adequados para esse tipo de estudo. Para que os resultados obtidos no ajuste do modelo sejam válidos é necessário verificar a qualidade de ajuste por meio de uma análise dos resíduos. A distribuição dos resíduos ordinários para os modelos de regressão não linear, é matematicamente trabalhosa e os critérios de diagnóstico são falhos, principalmente em pequenas amostras. Diante de tal fato, Cook e Tsai (1985) definiram o resíduo projetado. O comportamento dos resíduos projetados é melhor do que o dos resíduos ordinários, pois suas propriedades são mais próximas das correspondentes ao resíduo ordinário da regressão normal linear. O ganho é substancial se o teste para a medida de não linearidade for significativo. Por meio dos ajustes dos modelos logístico e de Gompertz aos dados de comprimento de peras foi realizada a análise dos resíduos ordinários e dos resíduos projetados, a fim de evidenciar suas vantagens. Os resíduos projetados se mostraram viáveis para diagnóstico dos modelos e descartaram possíveis tendências apresentadas pelos resíduos normalizados.