Regressão antitônica na estimação do tamanho ótimo de parcela em mamoeiro

Abstract

Em função da crescente necessidade de mais tecnologia na cultura do mamoeiro tornam-se necessários experimentos mais precisos. Um planejamento experimental adequado depende de vários fatores e entre esses se destaca o tamanho da parcela. A adoção de tamanho ótimo de parcela é um dos modos de se reduzir o erro experimental e melhorar a qualidade das informações do experimento. O objetivo desse trabalho foi avaliar a viabilidade de se usar ou não a regressão antitônica, aplicado aos métodos da máxima curvatura modificada (MMC) e do modelo de regressão linear com resposta platô (MLRP), na estimação do tamanho ótimo da parcela para a cultura do mamoeiro, cultivado em casa de vegetação, em diferentes estágios de desenvolvimento. Foi conduzido um ensaio de uniformidade com a cultivar Golden, do grupo Solo, sendo o ensaio formado por plantas em sacos de polietileno, dispostas em 10 fileiras, com 10 plantas em cada fileira. Do período do desbaste até o aparecimento da primeira flor funcional foram feitas 10 avaliações da variável altura de planta. Foram simulados diversos tamanhos de parcelas, onde cada planta foi considerada primeiramente como uma unidade básica (parcela) até 50 plantas por unidade básica. Para avaliar o desempenho do algoritmo de reamostragem bootstrap na verificação da estimação do tamanho ótimo da parcela foram utilizados os métodos da máxima curvatura modificada e do modelo de regressão linear com resposta platô, com e sem a utilização da regressão antitônica. A utilização da técnica da regressão antitônica não produziu diferença no tamanho ótimo da parcela em ambos os métodos nesse caso e a utilização dessa técnica possibilita aumento da qualidade no ajuste dos métodos. Para o método do MLRP, o valor encontrado para o tamanho ótimo de parcela para o mamoeiro, cultivar Golden, foi de 13 plantas e para o método da máxima curvatura modificada, o valor encontrado foi de 6 plantas. O método bootstrap de estimação permite que o cálculo do intervalo de confiança seja realizado de modo mais simples e abrangente para diversas estatísticas, mesmo quando as distribuições de probabilidades das mesmas são desconhecidas.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