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Campo DCValorIdioma
dc.creatorBrito, Márcio Cláudio Mercês-
dc.date.accessioned2013-09-25T17:09:47Z-
dc.date.available2013-09-25T17:09:47Z-
dc.date.copyright2013-
dc.date.issued2013-09-25-
dc.date.submitted2013-06-14-
dc.identifier.citationBRITO, M. C. M. Regressão antitônica na estimação do tamanho ótimo de parcela em mamoeiro. 2013. 110 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavaras, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1151-
dc.descriptionTese 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes)pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectMáxima curvatura modificadapt_BR
dc.subjectModelo de regressão linear com resposta platôpt_BR
dc.subjectPlanejamento experimentalpt_BR
dc.subjectCarica papaya L.pt_BR
dc.subjectMaximum bending modifiedpt_BR
dc.subjectLinear regression model with response plateaupt_BR
dc.subjectExperimental designpt_BR
dc.titleRegressão antitônica na estimação do tamanho ótimo de parcela em mamoeiropt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Morais, Augusto Ramalho de-
dc.contributor.advisor-co1Faria, Gláucia Amorim-
dc.contributor.referee1Pereira, Francisco Adriano de Carvalho-
dc.contributor.referee1Dantas, Jorge Luiz Loyola-
dc.contributor.referee1Lima, Paulo Cesar-
dc.contributor.referee1Lima, Renato Ribeiro de-
dc.description.resumoEm 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.pt_BR
dc.description.resumoDue to the growing need for more technology in papaya crop become more precise experiments needed. A suitable experimental design depends on many factors and, among these, we highlight the portion size. The adoption of optimum plot size is one of the ways to reduce experimental error and improve the quality of information of the experiment. The aim of this study was to evaluate the feasibility of using or not antitonic regression, applied to the maximum curvature modified (MMC) and the linear regression model with response plateau (MLRP) in the estimation of optimum plot size for the culture of papaya, grown in a greenhouse at different stages of development of papaya. We conducted a test of uniformity with the cultivar Golden, Group Solo, being formed by the test plants in polyethylene bags, arranged in 10 rows, with 10 plants in each row. During the roughing up the appearance of the first flower functional assessments were made 10 plant height. We simulated plots of different sizes, each plant was considered primarily as a basic unit (portion) up to 50 plants per basic unit. To evaluate the performance of the bootstrap resampling algorithm to verify the estimation of optimum plot size were evaluated using the modified maximum curvature and the linear regression model with response plateau, with and without the use of antitonic regression. The use of the regression technique antitonic produced no difference in plot size in this case both methods and use the regression technique enables increased antitônica quality adjustment methods. For the method of MLRP, the value found for the optimum plot size for papaya cultivar Golden, was 13 plants and the method of modified maximum curvature, the value found was 6 plants. The bootstrap estimation method allows the calculation of the confidence interval is done in a more simple and comprehensive for various statistics, even when the probability distributions of the same are unknown.pt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
Aparece nas coleções:Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

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