Modelos estadísticos para describir el patrón de crecimiento de frutos de naranjo dulce "Valencia late"

The objective of the present work was to find the statistical model that best describes the pattern of fruit growth of sweet orange "Valencia late" in the departments of Concepción (orchard 1) and General Paz (orchard 2), province of Corrientes, Argentina. In order to fit the growth curves, models of sigmoid type: Logistic, Gompertz, Weibull, Morgan Mercer Flodin, Richards, and reparameterizations of the Logistic and Gompertz models, were evaluated and compared. As criteria for selecting the model, measures of nonlinearity and estimates of residual variance for the different models and reparameterizations were compared. The model found to be most suitable to describe "Valencia late" orange fruit growth was the fifth parameterization of Logistic model: y = 1/alpha + exp(beta)gamma Ex. In this model, beta and gamma had similar values on all fruit sizes in orchard 1, but different values for fruit sizes in orchard 2; alpha values varied for both orchards between fruit sizes. For this reason, a family of curves will be necessary for different situations.El objetivo del presente trabajo fue encontrar el modelo estadístico que mejor describa el patrón de crecimiento de frutos de naranjo dulce var. "Valencia late" en los departamentos de Concepción (chacra 1) y General Paz (chacra 2), provincia de Corrientes, Argentina. Para ajustar dichas curvas de crecimiento se evaluaron y compararon los modelos de tipo sigmoideo: Logístico, Gompertz, Weibull, Morgan Mercer Flodin, Richards, y reparametrizaciones de los modelos Logístico y Gompertz. Como criterios de selección del modelo, se compararon las magnitudes de las medidas de no linealidad y las estimaciones de la varianza residual para los distintos modelos y reparametrizaciones evaluadas. La combinación modelo-datos-parametrización más adecuada para describir el crecimiento de frutos de naranjo dulce "Valencia late" fue la quinta parametrización del modelo Logístico: y = 1/alfa + exp(beta)gamma Ex. En este modelo, beta y gamma presentan valores similares para todos los tamaños de fruto en la chacra 1, y diferentes valores por tamaño de fruto en la chacra 2; los valores de alfa difieren entre tamaño de frutos en ambas chacras. Por esta razón, es necesaria una familia de curvas para las diferentes situacione

Modelos para la estimación no destructiva del área foliar de dos cultivares de mandioca (Manihot esculenta Crantz) en la Argentina Models for non-destructive leaf area estimation of two cassava (Manihot esculenta crantz) cultivars in Argentina

La medición del área foliar (AF) en mandioca es difícil de realizar, ya que sus hojas poseen lóbulos particularmente irregulares que precisan procedimientos meticulosos y lentos, y se requieren instrumentos sofisticados y costosos. El objetivo de esta investigación fue ajustar y evaluar modelos estadísticos predictivos para estimar, de manera simple y precisa, el AF de dos cultivares de mandioca cultivados en Corrientes, Argentina. En las diferentes muestras se determinaron las dimensiones lineales y el peso seco de las hojas. Se ajustaron ecuaciones de regresión lineal múltiple para estimar el AF mediante el método de selección de variables stepwise para dos cultivares de mandioca. El modelo seleccionado por su buen ajuste y precisión para estimar el área foliar fue: AF = ß0 + ß1.LP(cm) +ß2.SLC(cm² ) ß3.ΣLL(cm) , el cuál está basado en dimensiones no destructivas y de fácil medición. Dicho modelo requiere de diferentes estimaciones de sus parámetros para cada cultivar. Los resultados obtenidos en el presente estudio demuestran que bajo las condiciones de evaluación, el área foliar puede ser estimada usando simples mediciones lineales, como ser la longitud del pecíolo, la sumatoria de la longitud de los lóbulos y la superficie del lóbulo central para ambos cultivares.It is difficult to make the measurement of the cassava leaf area (LA) due to the irregular shape of the lobes which need meticulous, time consuming and tedious methods and demand sophisticated and expensive instruments. The aim of this research was to adjust and to evaluate simple and precise statistical predictive models in order to estimate the LA of two cassava cultivars grown in Corrientes, Argentina. In the different samples, leaves linear dimensions and leaf dry weight were determinated. Lineal regression equations for two cassava cultivars were tested to estimate LA though the stepwise variable selection method. The model selected due to its goodness of fit and precision to estimate LA was: LA = ß0 + ß1.PL(cm) +ß2.CLA(cm² )+ ß3.ΣLL(cm) , based on non-destructive and easy to measure dimensions. This model needs different estimations of the parameters for each cultivar. The results obtained in this research showed that under the evaluated conditions and for both cultivars, leaf area might be estimated using simple linear measurements, as petiole length, sum total of lobes length and central lobe area

Modelos para la estimación no destructiva del área foliar de dos cultivares de mandioca (Manihot esculenta Crantz) en la Argentina

La medición del área foliar (AF) en mandioca es difícil de realizar, ya que sus hojas poseen lóbulos particularmente irregulares que precisan procedimientos meticulosos y lentos, y se requieren instrumentos sofisticados y costosos. El objetivo de esta investigación fue ajustar y evaluar modelos estadísticos predictivos para estimar, de manera simple y precisa, el AF de dos cultivares de mandioca cultivados en Corrientes, Argentina. En las diferentes muestras se determinaron las dimensiones lineales y el peso seco de las hojas. Se ajustaron ecuaciones de regresión lineal múltiple para estimar el AF mediante el método de selección de variables stepwise para dos cultivares de mandioca. Los resultados obtenidos en el presente estudio demuestran que bajo las condiciones de evaluación, el área foliar puede ser estimada usando simples mediciones lineales,como ser la longitud del pecíolo, la sumatoria de la longitud de los lóbulos y la superficie del lóbulo central para ambos cultivares