Análise dos resíduos em modelos de regressão não linear ajustados aos dados de crotalária juncea por diferentes métodos de estimação

O objetivo deste trabalho foi verificar a qualidade dos resíduos nos modelos de regressão não linear Gompertz e Logístico estimados por diferentes métodos. Foram avaliados os caracteres da cultura de crotalária juncea: da massa de matéria fresca (folha, caule, raiz, parte aérea e total) e da massa de matéria seca (folha, caule, raiz, parte aérea e total) em função dos dias após a semeadura. Posteriormente, foram analisados os diferentes métodos de estimação dos parâmetros dos modelos: o Método dos Mínimos Quadrados e o Método da Máxima Verossimilhança. Foram verificados os pressupostos dos resíduos dos caracteres, por meio dos seguintes testes: teste de Shapiro-Wilk, teste de Breusch-Pagan e teste de Durbin-Watson. Para estes caracteres produtivos, foram ajustados os modelos Gompertz e Logístico em função dos dias após a semeadura. Pode-se concluir que os métodos de estimativa dos parâmetros dos modelos de regressão não linear (Método dos Mínimos Quadrados e Método da Máxima Verossimilhança) não diferem quanto a qualidade dos resíduos e nem quanto aos valores dos testes que avaliam o atendimento dos pressupostos

Tamanho de amostra para avaliação do grau de multicolinearidade em caracteres produtivos de centeio

The objectives of this work were to determine the sample size (number of plants) necessary to estimate the indicators of the of multicollinearity degree - condition number (CN), determinant of the correlation matrix (DET), and variance inflation factor (VIF) - in productive traits of rye and to verify the variability of the sample size between the indicators. Five and three uniformity trials were conducted with the cultivars BRS Progresso and Temprano, respectively, and seven productive traits were evaluated in 780 plants. Twenty-one cases were obtained from seven traits, combined five to five. In each case, 197 sample sizes were planned (20, 25, 30, ..., 1,000 plants) and in each size 2,000 resampling were performed, with replacement. For each resample the CN, DET and FIV were determined and the average among 2,000 estimates of each indicator of the multicollinearity degree was calculated. Then, for each case and indicator, the sample size was determined through three models: models of maximum modified curvature, segmented linear with plateau response, and segmented quadratic with plateau response. There was superiority the quadratic model segmented with plateau in adjusting the degree of multicollinearity according to the sample size for all indicators. There is a need greater sample size to detect multicollinearity when diagnosed by DET and for sizes larger than 101, 258 and 102 plants when diagnosing for the number of conditions, determinant and inflation factor performed, respectively.Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho de amostra (número de plantas) necessário para a estimação dos indicadores do grau de multicolinearidade - número de condição (NC), determinante da matriz de correlação (DET) e fator de inflação da variância (FIV) - em caracteres produtivos de centeio e verificar a variabilidade do tamanho de amostra entre os indicadores. Foram conduzidos cinco e três ensaios de uniformidade (cultivares BRS Progresso e Temprano, respectivamente) e avaliados sete caracteres produtivos em 780 plantas. Vinte e um casos foram obtidos a partir de sete caracteres, combinados cinco a cinco. Para cada caso, foram planejados 197 tamanhos de amostra (20, 25, 30, ..., 1.000 plantas) e para cada tamanho foram realizadas 2.000 reamostragens, com reposição. Para cada reamostra foram determinados o NC, DET e FIV e calculada a média das 2.000 estimativas de cada indicador do grau de multicolinearidade. Após, foi determinado o tamanho de amostra, por meio de: máxima curvatura modificado e modelos linear e quadrático segmentado com resposta platô. Houve superioridade do modelo quadrático segmentado com platô no ajuste do grau de multicolinearidade em função do tamanho de amostra para todos os indicadores. Há a necessidade de maior tamanho de amostra para a detecção da multicolinearidade quando o diagnóstico for realizado pelo DET e de tamanhos de amostra superiores a 101, 258 e 102 plantas quando o diagnóstico for realizado pelo número de condição, determinante e fator de inflação da variância, respectivamente

Tamanho de amostra para a estimação da média de caracteres de sementes de feijão guandu anão

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra necessário para a estimação da média de caracteres de sementes de feijão guandu anão (Cajanus cajan (L.) Millsp), cultivar Iapar 43 (Aratã), em níveis de precisão. Em 340 sementes de feijão guandu anão, foram mensurados os seguintes caracteres: comprimento, largura, espessura e massa. Para cada caractere, foram calculadas medidas de tendência central, variabilidade, assimetria e curtose. Foi determinado o tamanho de amostra por meio de reamostragem, com reposição, de 10.000 reamostras. Para a estimação da média desses caracteres de feijão guandu anão, cultivar Iapar 43 (Aratã), com amplitude do intervalo de confiança de 95% igual a 10% da estimativa da média são necessárias 54 sementes

Tamanho de amostra para estimação da média de caracteres morfológicos de cultivares de centeio em épocas de semeadura e de avaliação

The objectives of this study were to determine the sample size (number of plants) required to estimate the mean of morphological traits of rye (Secale cereale L.) and verify the sample size variability between the traits, cultivars, sowing dates, and evaluation times for distincts mean estimation errors. Ten uniformity trials were performed with two rye cultivars (BRS Progresso and Temprano) in five sowing dates (05/03/2016, 05/25/2016, 06/07/2016, 06/22/2016 and 07/04/2016). Evaluations of traits plant height, number of leaves, and number of stems were performed during the development of the crop. In order to verify the difference of the traits between cultivars and between sowing dates and evaluation times, the F-test was applied to test the hypothesis of homogeneity of variances and the Student’s t-test was used to test the hypothesis of equality of means. The sample size of each trait was calculated for distincts mean estimation errors. There is sample size variability between the traits, cultivars, sowing dates, and evaluation times. In order to estimate the mean of plant height with the same precision, smaller sample sizes are required at the intermediate and final evaluation times compared to initial evaluation times. For the traits number of leaves and stems, smaller sample sizes are required in the initial evaluation times than in the final evaluation times. For mean estimation of traits with maximum estimation error of 15% between sowing dates and evaluation times, 83 and 103 plants are required respectively for cultivars BRS Progresso and Temprano.Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho de amostra (número de plantas) para a estimação da média de caracteres morfológicos de centeio (Secale cereale L.) e verificar a variabilidade do tamanho de amostra entre caracteres, entre cultivares, entre épocas de semeadura e de avaliação, para distintos erros de estimação da média. Foram conduzidos dez ensaios de uniformidade, com duas cultivares de centeio (BRS Progresso e Temprano) em cinco épocas de semeadura (03/05/2016, 25/05/2016, 07/06/2016, 22/06/2016 e 04/07/2016). Durante o desenvolvimento da cultura foram realizadas avaliações dos caracteres altura de planta, número de folhas e número de colmos. Para verificar as diferenças dos caracteres, entre cultivares e entre épocas de semeadura e de avaliação, foi aplicado o teste F, para testar a hipótese de homogeneidade de variâncias e o teste t de Student, para testar a hipótese de igualdade de médias. Foi calculado o tamanho de amostra de cada caractere para distintos erros de estimação da média. Há variabilidade do tamanho de amostra entre os caracteres, cultivares, épocas de semeadura e épocas de avaliação. Para a estimação da média de altura de planta, com mesma precisão, é necessário menor tamanho de amostra nas épocas de avaliação intermediárias e finais comparadas as épocas iniciais de avaliação. Para os caracteres números de folhas e de colmos nas épocas iniciais de avaliação, é necessário tamanho de amostra menor do que em épocas finais de avaliação. São necessárias 83 e 103 plantas, respectivamente, para as cultivares BRS Progresso e Temprano, para a estimação da média dos caracteres, com erro máximo de estimação de 15%, entre épocas de semeadura e entre épocas de avaliação

Growth models for morphological traits of sunn hemp

The objective of the present study was to fit Gompertz and Logistic nonlinear to descriptions of morphological traits of sunn hemp. Two uniformity trials were conducted and the crops received identical treatment in all experimental area. Sunn hemp seeds were sown in rows 0.5 m apart with a plant density of 20 plants per row meter in a usable area of 52 m × 50 m. The following morphological traits were evaluated: plant height (PH), number of leaves (NL), stem diameter (SD), and root length (RL). These traits were assessed daily during two sowing periods—seeds were sown on October 22, 2014 (first period) and December 3, 2014 (second period). Four plants were randomly collected daily, beginning 7 days after first period and 13 days after for second period, totaling 94 and 76 evaluation days, respectively. For Gompertz models the equation was used y=a*e^((?-e?^((b-c*xi))and Logistic models the equation was used yi= a/(1+e^((-b-c*xi)). The inflection points of the Gompertz and Logistic models were calculated and the goodness of fit was quantified using the adjusted coefficient of determination, Akaike information criterion, standard deviation of residuals, mean absolute deviation, mean absolute percentage error, and mean prediction error. Differences were observed between the Gompertz and Logistic models and between the experimental periods in the parameter estimate for all morphological traits measured. Satisfactory growth curve fittings were achieved for plant height, number of leaves, and stem diameter in both models using the evaluation criteria: coefficient of determination (R²), Akaike information criterion (AIC), standard deviation of residuals (SDR), mean absolute deviation (MAD), mean absolute percentage error (MAPE), and mean prediction error (MPE)