Seleção multivariada e identidade de modelos não lineares para o crescimento e acúmulo de nutrientes em frutos de mangueira

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Dias, Adriana
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
Texto Completo: https://repositorio.ufla.br/handle/1/4495
Resumo: Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor.
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spelling 2014-10-29T13:57:55Z2014-10-29T13:57:55Z2014-10-292014-06-13DIAS, A. Seleção multivariada e identidade de modelos não lineares para o crescimento e acúmulo de nutrientes em frutos de mangueira. 2014. 139 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.https://repositorio.ufla.br/handle/1/4495Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor.This study aimed to use the cluster analysis for the selecting nonlinear growth models, using data of mean accumulation of fresh mass, dry mass and nutrients of mango fruits of cultivars Haden, Palmer and Tommy Atkins, considering the results of different quality fit evaluators. The study also aimed to assess the use of tests of model identity in comparing curves obtained from the adjust of common model suitable for to these three cultivars. Were adjusted ten nonlinear models, for wich the adjust quality was measured using the adjusted coefficient of determination (R2 aj ), Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC), residual standard deviation (RSD), mean absolute deviation (MAD) , mean absolute percentage error (MAPE) and mean prediction error (MPE). The Gompertz model was found to be the best in showing better results for describing the accumulation of fresh mass, boron, zinc, nitrogen, phosphorus and magnesium. The von Bertalanffy model was found to be the best in describing the accumulation of calcium and potassium, and for describing the accumulation of dry mass, Richards model was found to be the best. The use of a single curve to describe the accumulation of fresh mass, dry mass and nutrients of the three mango cultivars was not suitable. The growth curves showed common accumulation rate in cultivars Haden, Palmer and Tommy Atkins for fresh mass, dry mass, nitrogen, potassium and magnesium.Este trabalho teve como principal objetivo utilizar a análise de agrupamento para seleção de modelos não lineares de crescimento, aplicados aos dados médios de acúmulo de massa fresca, massa seca e nutrientes de frutos de manga das cultivares Haden, Palmer e Tommy Atkins, considerando os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste. Com este estudo, objetivo-se, também, avaliar o uso do teste de identidade de modelos na comparação das curvas provenientes do ajuste do modelo comum adequado às três cultivares. Foram ajustados dez modelos não lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado (R2 aj ), critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação Bayesiano (BIC), desvio padrão residual (DPR), desvio médio absoluto (DMA), erro percentual médio absoluto (MAPE) e erro de predição médio (EPM). O modelo Gompertz foi o que apresentou os melhores resultados para descrever o acúmulo de massa fresca, boro, zinco, nitrogênio, fósforo e magnésio. O modelo von Bertalanffy foi indicado como o melhor, para descrever o acúmulo de cálcio e potássio. Para descrever o acúmulo de massa seca, foi indicado o modelo Richards. A utilização de uma única curva para descrever o acúmulo de massa fresca, massa seca e nutrientes das três cultivares de manga não é adequada. Para massa fresca, massa seca, nitrogênio, potássio e magnésio, as curvas de crescimento apresentam taxas de acúmulo em comum nas cultivares Haden, Palmer e Tommy Atkins.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Estatística e Experimentação AgropecuáriaUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDEX - Departamento de Ciências ExatasUFLABRASILCNPQ_NÃO_INFORMADOClassificação de modeloAnálise de agrupamentoQualidade de ajusteMangifera indica L.Models classificationCluster analysisGoodness of fitSeleção multivariada e identidade de modelos não lineares para o crescimento e acúmulo de nutrientes em frutos de mangueiraMultivariate selection and identification of nonlinear models for growth and nutrient accumulation in mango fruitsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisMuniz, Joel AugustoAlvarenga, Ângelo AlbéricoMorais, Augusto Ramalho deNogueira, Denismar AlvesScalon, João DomingosSilva, Fabyano Fonseca eSavian, Taciana VillelaDias, Adrianainfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLALICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/2f6df626-8803-4c8f-947f-ae6db90b9a41/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADORIGINALTESE_Seleção multivariada e identidade de modelos não lineares para.pdfTESE_Seleção multivariada e identidade de modelos não lineares para.pdfapplication/pdf3570101https://repositorio.ufla.br/bitstreams/8e7b978a-429a-40f7-b6c5-554ca41d3e9b/downloadd293e677e88bf5410931eacbb3af2cceMD51trueAnonymousREADTEXTTESE_Seleção multivariada e identidade de modelos não lineares para.pdf.txtTESE_Seleção multivariada e identidade de modelos não lineares para.pdf.txtExtracted texttext/plain103580https://repositorio.ufla.br/bitstreams/a3d668c7-1d44-4574-ab21-ba81a7a187eb/download1e60b73f167966d490d5965658935051MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILTESE_Seleção multivariada e identidade de modelos não lineares para.pdf.jpgTESE_Seleção multivariada e identidade de modelos não lineares para.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3062https://repositorio.ufla.br/bitstreams/0fcd9c18-f1dc-480f-90ae-649194bb84a4/downloaddb197f81adc8cbd9ffc61ab6e86901f6MD54falseAnonymousREAD1/44952025-10-23 21:04:08.229open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/4495https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-10-24T00:04:08Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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