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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFernandes, Tales Jesus-
dc.creatorMuniz, Joel Augusto-
dc.creatorPereira, Adriele Aparecida-
dc.creatorMuniz, Fabiana Rezende-
dc.creatorMuianga, Carlos Alberto-
dc.date.accessioned2019-12-12T16:50:56Z-
dc.date.available2019-12-12T16:50:56Z-
dc.date.issued2015-10-
dc.identifier.citationFERNANDES, T. J.; MUNIZ, J. A.; PEREIRA, A. A.; MUNIZ, F. R.; MUIANGA, C. A. Parameterization effects in nonlinear models to describe growth curves. Acta Scientiarum. Technology, Maringá, v. 37, n. 4, p. 397-402, Oct./Dec. 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/38210-
dc.description.abstractVarious parameterizations of nonlinear models are common in the literature.In addition to complicating the understanding of these models, these parameterizations affect the nonlinearity measures and subsequently the inferences about the parameters. Bates and Watts (1980) quantified model nonlinearity using the geometric concept of curvature. Here we aimed to evaluate the three most common parameterizations of the Logistic and Gompertz nonlinear models with a focus on their nonlinearity andhow this might affect inferences, and to establish relations between the parameters under the variousexpressions of the models. All parameterizations were adjusted to the growth data from pequi fruit. The intrinsic and parametric curvature described by Bates and Watts were calculated for each parameter. The choice of parameterization affects the nonlinearity measures, thus influencing the reliability and inferences about the estimated parameters. The most used methodologies presented the highest distance from linearity, showing the importance of analyzing these measures in any growth curve study. We propose that the parameterization in which the estimate of B is the abscissa of the inflection point should be usedbecause of the lower deviations from linearity and direct biological interpretation for all parameters.pt_BR
dc.languageen_USpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual de Maringápt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceActa Scientiarum. Technologypt_BR
dc.subjectInterpretação biológicapt_BR
dc.subjectModelo Gompertzpt_BR
dc.subjectModelos logísticospt_BR
dc.subjectCurvas de crescimentopt_BR
dc.subjectBiological interpretationpt_BR
dc.subjectGompertz modelpt_BR
dc.subjectLogistic modelspt_BR
dc.subjectGrowth curvespt_BR
dc.titleParameterization effects in nonlinear models to describe growth curvespt_BR
dc.title.alternativeEfeito da parametrização em modelos não lineares na descrição de curvas de crescimentopt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoDiferentes parametrizações de modelos não lineares são comuns na literatura, mas além de complicar seu entendimento, podem afetar as medidas de não linearidade e as inferências sobre os parâmetros. Bates and Watts (1980) quantificaram a não linearidade presente no modelo utilizando o conceito geométrico de curvatura. O objetivo deste trabalho foi avaliar as três parametrizações mais comuns dos modelos não lineares Logístico e Gompertz, quanto à sua não linearidade, as implicações nas inferências e estabelecer relações entre os parâmetros nas diferentes formas de expressar os modelos. Todas as parametrizações foram ajustadas a dados de crescimento do fruto de pequi do cerrado. Para cada parametrização foram calculadas as medidas de curvatura intrínseca e paramétrica descritas por Bates e Watts. A escolha da parametrização afeta as medidas de não linearidade, consequentemente, influencia na confiabilidade e nas inferências sobre os parâmetros estimados. As formas mais utilizadas na literatura apresentaram os maiores afastamentos da linearidade, evidenciando a importância de se analisar estas medidas em qualquer estudo sobre curva de crescimento. Devem ser utilizadas as parametrizações na qual a estimativa de B representa a abscissa do ponto de inflexão por apresentarem menores desvios de linearidade e interpretação biológica direta para todos os parâmetros.pt_BR
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