Descrição da curva de crescimento da planta de pimenta do tipo biquinho sob estresse hídrico

The consumption of pepper is quite common in Brazil, being used not only in food, but also in the pharmaceutical and hygienic segment, providing health benefits for having antibiotic effects, anti-inflammatory action and several vitamins. The objective of this work was to characterize the growth curve of the biquinho-type pepper plant, using the nonlinear regression models logistic, Gompertz and von Bertalanffy, to the plant's height data subjected to irrigation of 20% of its water requirement. The experiment was conducted in a greenhouse, belonging to the Agricultural Engineering Academic Unit (UAEAg) of the Federal University of Campina Grande - UFCG. All the models used proved to be appropriate, but the von Bertalanffy model was the most adequate to fit the data according to the AIC statistics, estimating a maximum growth of 7.58cm for the plants in 163 days after sowing the crop. with the highest speed of growth per day obtained up to 38 days after sowing, when the height reached was 2.27cm.O consumo da pimenta é bastante comum no Brasil, sendo utilizada não somente na alimentação, mas também no segmento farmacêutico e higiênico, tendo benefícios à saúde por ter efeitos antibióticos, ação antiinflamatória e diversas vitaminas. O objetivo do trabalho foi caracterizar a curva de crescimento da planta da pimenta biquinho, por meio dos modelos de regressão não linear logístico, Gompertz e von Bertalanffy, aos dados de altura da planta submetida à irrigação de 20% de sua necessidade hídrica. O experimento foi conduzido em casa de vegetação, pertencente a Unidade Acadêmica de Engenharia Agrícola (UAEAg) da Universidade Federal de Campina Grande – UFCG. Todos os modelos utilizados demonstraram-se apropriados, porém o modelo de von Bertalanffy foi o mais adequado ao ajuste aos dados de acordo com a estatística do AIC, estimando um crescimento máximo de 7,58cm para as plantas em 163 dias após a semeadura da cultura com a maior velocidade de crescimento ao dia obtida até 38 dias após a semeadura, quando a altura atingida foi de 2,27cm

Logistic model with skewed and heteroskedastic errors applied to maize height data

A produção de milho tem uma grande importância para o país. Ter o conhecimento sobre o crescimento da planta é de fundamental importância para seu manejo. Pode-se obter esse conhecimento fazendo um estudo por meio de modelos de crescimento, para se obter informações por meio de parâmetros com interpretações biológicas que trazem consigo um resumo sobre a curva característica do crescimento da planta, que podem ajudar no planejamento da cultura e principalmente conhecer qual período a planta mais cresce, a época mais adequada para adubação e realização do controle de pragas. Considerar características não comuns de suposições do modelo pode dar maior confiabilidade nos resultados do ajuste, como por exemplo a consideração da heterocedasticidade e não normalidade residual. Sendo assim, esse trabalho teve o objetivo de ajustar o modelo logístico considerando a heterocedasticidade e diferentes distribuições para o erro como normalidade, assimetria normal e assimetria t-student, a dados da altura da planta do milho do híbrido transgênico 30F35 Y (Yieldgard), observados ao longo do tempo. O experimento foi realizado no município de Votuporanga-SP, em área experimental do Pólo Regional Noroeste Paulista da APTA (Agência Paulista de Tecnologia dos Agro-negócios), no ano agrícola 2011/2012. A primeira medição da altura da planta de milho foi realizada 15 dias após a semeadura. As medições seguintes ocorreram com 30, 40, 50 e 122 dias, respectivamente, após a semeadura. Em cada dia de avaliação foi medido a altura das plantas em centímetros, com auxílio de uma régua, sendo esta medida da base da planta (solo) até o ápice da última folha expandida do cartucho. Toda a análise foi realizada utilizando o software R. Todos os modelos considerados se ajustaram bem a curva de crescimento do híbrido transgênico 30F35 Y (Yieldgard), porém o modelo logístico considerando erros normais assimétricos foi escolhido como mais adequado para modelar a curva, com base nos avaliadores utilizados.Maize production is of great importance for the country. Knowing the plant development is of major importance to its management. Such knowledge may be attained through growth curves studies, to obtain information through parameters with biological interpretation which are able to synthesize the plantt\'s growth curve. This synthesis may help in management issues, such as information on the period of most rapid growth, best time to apply fertilizers and control pests. Considering uncommon features of the model assumptions may provide greater reliability on the results of the fitted model, such as residual heteroscedasticity and non-normality. In that sense, this work aimed to fit the logistic model considering variance heterogeneity and different error distributions such as normal, skew-normal and skew-t, to the transgenic hybrid 30F35Y maize height data through time. The experiment was conducted in the municipality of Votuporanga-SP, in an experimental station of the Pólo Regional Noroeste Paulista da Agência Paulista de Tecnologia dos Agro-Negócios (APTA) during the agronomic year of 2011/2012. The first height data measurement was taken 15 days after sewing. The following measurements were taken at 30, 40, 50 and 122 days after sewing. Each day the plant height was measured in centimeters using a ruler, measuring from the plant base (soil) until the edge of the last expanded leaf. All analyses were carried out using software R. All considered models fitted the data reasonably well, however the logistic model considering skew-normal errors was chosen as most adequate to model the data, basing on the goodness-of-fit tests

Bayesian approach of regression models with response plateau

Estudos para estabelecer níveis de nutrientes adequados em dietas de animais são bastante comuns no meio científico. Tais estudos são realizados utilizando a média da variável resposta nos diferentes níveis da variável independente e, geralmente, por meio de abordagem frequentista. Sendo assim, muita informação é perdida ou até mesmo as médias influenciadas por valores extremos nos resultados das repetições. O objetivo do presente trabalho foi realizar um estudo de simulação de modelos de regressão com platô de resposta, considerando diversos cenários de diferentes tamanhos amostrais, além da homogeneidade e heterogeneidade de variância entre níveis do fator dosagem levando em consideração as repetições em cada dosagem, por meio de abordagem bayesiana. Também foi realizado ajustes dos modelos de regressão quadrático com platô de resposta e do não linear com platô de resposta utilizando a metodologia bayesiana para estimar os parâmetros dos modelos. Os dados simulados representavam o teor de Zinco (Zn) depositado na tíbia de frangos, que receberam as dosagens 0, 15, 30, 45, 60, 75, 90, 105 e 120 ppm de Zn na ração. Nos cenários 1, 2 e 3 foi atribuído variância constante, com tamanhos amostrais de n=16, n=30 e n=100, respectivamente. Nos cenários 4, 5 e 6, foram considerados também os tamanhos amostrais n=16, n=30 e n=100, respectivamente, mas com diferentes variâncias ao longo do fator dose. Os dados utilizados para o estudo sobre os modelos de regressão com platô de resposta são referentes ao teor de Zinco (Zn), em ppm, na tíbia de frangos e frangas de corte como variável resposta. A análise de simulação mostrou que é adequada a utilização dos modelos com platô de resposta considerando a repetição das amostras em cada dose para estimar o nível adequado de um nutriente na ração animal. No ajuste dos modelos aos dados reais, o modelo de regressão quadrático com platô de resposta considerando a heterogeneidade de variâncias foi o que apresentou melhor ajuste, em que obteve-se uma estimativa de x̂0 = 73, 26 ppm para o nível de Zn aplicado na ração para uma deposição de Zn na tíbia dos frangos de P̂ = 290, 12 ppm.Studies to establish adequate levels of nutrients in animal diets are quite common in the scientific world. Such studies are performed using the mean of the response variable in the different levels of the independent variable and, generally, through a frequentist approach. Thus, much information is lost or even the means influenced by extreme values in the results of the repetitions. The objective of the present work was to perform a simulation study of regression models with response plateau, where as different scenarios of different sample sizes, besides the homogeneity and heterogeneity of variance between levels of the dosage factor taking the repetitions in each dosage into account, through Bayesian approach. Fits were also made to the quadratic regression models with response plateau and nonlinear regression with response plateau using Bayesian methodology to estimate the parameters of the models. The simulated data represented the zinc content (Zn) deposited in the tibia of broilers, which received the dosages 0, 15, 30, 45, 60, 75, 90, 105 and 120 ppm of Zn in the feed. In the scenarios 1, 2 and 3 were attributed constant variance with sample sizes of n = 16, n = 30 and n = 100, respectively. In the scenarios 4, 5 and 6 the sample sizes were, respectively, n = 16, n = 30 and n = 100, but with different variances along the dose factor. The data used for the study on the regression models with response plateau refer to the Zn content, in ppm, in the tibia of male and female broilers as response variable. The simulation analysis showed that it is appropriate to use the models with response plateau considering the repetition of the samples at each dose to estimate the adequate level of a nutrient in the animal feed. In the fit of the models to the real data, the quadratic regression model with response plateau considering the heterogeneity of variances was the one that presented the best fit, which an estimate of x̂0 = 73.26 ppm for the level of Zn applied to the feed for a Zn deposition in the chicken tibia of P̂ = 290.12 ppm

Bayesian approach of regression models with response plateau

Estudos para estabelecer níveis de nutrientes adequados em dietas de animais são bastante comuns no meio científico. Tais estudos são realizados utilizando a média da variável resposta nos diferentes níveis da variável independente e, geralmente, por meio de abordagem frequentista. Sendo assim, muita informação é perdida ou até mesmo as médias influenciadas por valores extremos nos resultados das repetições. O objetivo do presente trabalho foi realizar um estudo de simulação de modelos de regressão com platô de resposta, considerando diversos cenários de diferentes tamanhos amostrais, além da homogeneidade e heterogeneidade de variância entre níveis do fator dosagem levando em consideração as repetições em cada dosagem, por meio de abordagem bayesiana. Também foi realizado ajustes dos modelos de regressão quadrático com platô de resposta e do não linear com platô de resposta utilizando a metodologia bayesiana para estimar os parâmetros dos modelos. Os dados simulados representavam o teor de Zinco (Zn) depositado na tíbia de frangos, que receberam as dosagens 0, 15, 30, 45, 60, 75, 90, 105 e 120 ppm de Zn na ração. Nos cenários 1, 2 e 3 foi atribuído variância constante, com tamanhos amostrais de n=16, n=30 e n=100, respectivamente. Nos cenários 4, 5 e 6, foram considerados também os tamanhos amostrais n=16, n=30 e n=100, respectivamente, mas com diferentes variâncias ao longo do fator dose. Os dados utilizados para o estudo sobre os modelos de regressão com platô de resposta são referentes ao teor de Zinco (Zn), em ppm, na tíbia de frangos e frangas de corte como variável resposta. A análise de simulação mostrou que é adequada a utilização dos modelos com platô de resposta considerando a repetição das amostras em cada dose para estimar o nível adequado de um nutriente na ração animal. No ajuste dos modelos aos dados reais, o modelo de regressão quadrático com platô de resposta considerando a heterogeneidade de variâncias foi o que apresentou melhor ajuste, em que obteve-se uma estimativa de x̂0 = 73, 26 ppm para o nível de Zn aplicado na ração para uma deposição de Zn na tíbia dos frangos de P̂ = 290, 12 ppm.Studies to establish adequate levels of nutrients in animal diets are quite common in the scientific world. Such studies are performed using the mean of the response variable in the different levels of the independent variable and, generally, through a frequentist approach. Thus, much information is lost or even the means influenced by extreme values in the results of the repetitions. The objective of the present work was to perform a simulation study of regression models with response plateau, where as different scenarios of different sample sizes, besides the homogeneity and heterogeneity of variance between levels of the dosage factor taking the repetitions in each dosage into account, through Bayesian approach. Fits were also made to the quadratic regression models with response plateau and nonlinear regression with response plateau using Bayesian methodology to estimate the parameters of the models. The simulated data represented the zinc content (Zn) deposited in the tibia of broilers, which received the dosages 0, 15, 30, 45, 60, 75, 90, 105 and 120 ppm of Zn in the feed. In the scenarios 1, 2 and 3 were attributed constant variance with sample sizes of n = 16, n = 30 and n = 100, respectively. In the scenarios 4, 5 and 6 the sample sizes were, respectively, n = 16, n = 30 and n = 100, but with different variances along the dose factor. The data used for the study on the regression models with response plateau refer to the Zn content, in ppm, in the tibia of male and female broilers as response variable. The simulation analysis showed that it is appropriate to use the models with response plateau considering the repetition of the samples at each dose to estimate the adequate level of a nutrient in the animal feed. In the fit of the models to the real data, the quadratic regression model with response plateau considering the heterogeneity of variances was the one that presented the best fit, which an estimate of x̂0 = 73.26 ppm for the level of Zn applied to the feed for a Zn deposition in the chicken tibia of P̂ = 290.12 ppm