Banca de DEFESA: RAUL REZENDE LEITE

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAUL REZENDE LEITE
DATA: 18/02/2025
HORA: 14:00
LOCAL: On Line
TÍTULO:

Modelos não lineares no estudo do acúmulo de matéria seca de plantas de soja sob o efeito de diferentes tratamentos

PALAVRAS-CHAVES:

Cultura da Soja; Matéria Seca Total; Modelos  não lineares; Regressão.

 

 

PÁGINAS: 70
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Probabilidade e Estatística
SUBÁREA: Estatística
ESPECIALIDADE: Regressão e Correlação
RESUMO:

A soja é uma espécie vegetal atualmente de grande relevância mundial. O grão é a parte da planta de maior interesse sendo uma commoditie negociada nas bolsas de valores de todo o mundo. Sendo que no início da utilização da soja no Brasil, toda a parte aérea da planta e os grãos, eram alimento para os ruminantes. O Brasil está em primeiro lugar no ranking de maiores produtores mundiais do grão. Como o crescimento vegetal apresenta comportamento sigmoidal, o qual é bem ajustado por meio de modelos não lineares, este trabalho teve como objetivo comparar o ajuste dos modelos não lineares Logístico, Gompertz e von Bertalanffy aos dados de acúmulo de Mst, Msc, Msf e Msr em grama/m², cultivadas nas condições IPTP, ISFV, NIFV e NIFF em relação aos dias após a emergência das plantas. Os dados analisados foram obtidos e adaptados de Pereira (2002). O experimento foi conduzido no ano agrícola 1998/1999, na Estação Experimental Vila Chaves, no Câmpus da Universidade Federal de Viçosa, localizada no município de Viçosa (MG). Os pressupostos de normalidade, homocedasticidade e independência residual foram verificados com os testes de Shapiro-Wilk, Breusch-Pagan e Durbin-Watson, respectivamente. Os modelos foram ajustados pelo método de mínimos quadrados utilizando o algoritmo de Gauss-Newton por meio do software R. A qualidade do ajuste foi baseada nos valores do coeficiente de determinação (R²), do desvio padrão residual (DPR) e do critério de informação de Akaike (AIC). Foram calculados as estimativas e os intervalos de confiança para cada um dos parâmetros dos modelos que melhor se ajustaram aos dados. E foram gerados os gráficos para cada variável de cada tratamento com os modelos inicialmente ajustados. Para a variável Mst com o efeito do tratamento IPTP o modelo mais adequado foi o von Bertalnffy e para os demais tratamentos o modelo Logístico. Para a variável Msc com o efeito dos tratamentos IPTP e ISFV o modelo mais adequado foi o Logístico e para os tratamentos NIFV e NIFF o modelo Gompertz foi mais adequado. Para a variável Msf com o efeito dos tratamentos IPTP e NIFV o modelo von Bertalanffy foi o mais adequado, para o tratamento ISFV o modelo Logístico e para o tratamento NIFF o modelo Gompertz. E para a variável Msr com o efeito do tratamento IPTP nenhum dos modelos testados se ajustou aos dados e para os demais tratamentos o modelo Logístico foi o mais adequado.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ADRIELE APARECIDA PEREIRA - UNIFAL (Suplente)
Interno - EDILSON MARCELINO SILVA - UFRRJ (Membro)
Externo à Instituição - SILVIO DE CASTRO SILVEIRA - FEOL (Membro)
Interno - RENATO RIBEIRO DE LIMA (Membro)
Interno - MARCELO ANGELO CIRILLO (Suplente)
Presidente - JOEL AUGUSTO MUNIZ (Membro)