Análise dos resíduos em modelos de regressão não linear ajustados aos dados de Crotalária juncea por diferentes métodos de estimação
Resumo
O objetivo deste trabalho foi verificar a qualidade dos resíduos no modelo de regressão não
linear Gompertz e Logístico estimados por diferentes métodos de estimação dos parâmetros.
Foram utilizados dados de dois ensaios de uniformidade com a cultura de Crotalária juncea
no ano agrícola de 2014. Após a emergência das plântulas de Crotalária juncea, foram
coletadas, aleatoriamente, quatro plantas. Foram avaliados os caracteres: massa de matéria
fresca de folha (MFF), massa de matéria fresca de caule (MFC), massa de matéria fresca de
raiz (MFR), massa de matéria fresca de parte aérea (MFPA), massa de matéria fresca total
(MFT), massa de matéria seca de folha (MSF), massa de matéria seca de caule (MSC), massa
de matéria seca de raiz (MSR), massa de matéria seca de parte aérea (MSPA), e massa de
matéria seca total (MST) em função dos dias após a semeadura (DAS). Posteriormente, foram
analisados os diferentes métodos de estimação para os parâmetros dos modelos: o método dos
Mínimos Quadrados e método da Máxima Verossimilhança. Foram verificados os
pressupostos dos resíduos dos caracteres, por meio dos seguintes testes: teste de ShapiroWilk, 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
(DAS). 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 no modelo de regressão não linear, e que o
método dos mínimos quadrados é o mais indicado.
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