Navegando por Autor "Sousa, Iábita Fabiana"

Agora exibindo 1 - 3 de 3

Ajuste de modelos não lineares na descrição de germinação de sementes de café (coffea arábica L.) cv. Catuaí
(Universidade Federal de Lavras, 2012-02-13) Sousa, Iábita Fabiana; Muniz, Joel Augusto
Sementes de café com qualidade fisiológica, de procedência conhecida e com alto desempenho germinativo é fundamental para a obtenção de mudas vigorosas. Na avaliação de sementes, o estudo da curva de germinação pode contribuir para melhor entendimento do processo de germinação. O objetivo desse estudo foi avaliar a qualidade do ajuste dos modelos Logísticos e Gompertz, com estrutura de erros independentes e autorregressivos, com autocorrelação de primeira ordem, AR(1), na descrição de germinação de sementes de café(Coffea arábica L.) linhagem Catuaí vermelho IAC 99, em cinco diferentes percentuais de germinação. Aestimação dos parâmetros para os modelos foi feita pelos métodos de mínimos quadrados e pelo processo interativo de Gauss-Newton, utilizando-se a função gnls do pacote nlme do programa R versão 2.13.1. A seleção do melhor modelo, para descrever o processo germinativo, teve como base a precisão dos ajustes baseados no máximo da função de verossimilhança (MFV) através do teste de razão de máxima verossimilhança utilizado para modelos encaixados, critério de informação de Akaike (AIC) e critério Bayesiano de Schwarz (BIC), além dos avaliadores de qualidade de ajuste (coeficiente de determinação ajustado e desvio padrão residual). Os dados utilizados foram provenientes de um experimento conduzido no ano de 2011 no Laboratório de Análises de Sementes da Universidade Federal de Lavras. Os modelos não lineares Logísticos e Gompertz apresentaram-se adequados para ajuste da porcentagem de germinação. O modelo Gompertz com estrutura de erros autoregressivo de ordem 1 apresentou-se como o melhor para descrever o processo germinativo ao longo do tempo.
Ajuste de modelos não lineares na descrição de germinação de sementes de café (coffea arábica L.) cv. Catuaí
(Universidade Federal de Lavras, 2012-02-13) Sousa, Iábita Fabiana; Muniz, Joel Augusto
Sementes de café com qualidade fisiológica, de procedência conhecida e com alto desempenho germinativo é fundamental para a obtenção de mudas vigorosas. Na avaliação de sementes, o estudo da curva de germinação pode contribuir para melhor entendimento do processo de germinação. O objetivo desse estudo foi avaliar a qualidade do ajuste dos modelos Logístico e Gompertz, com estrutura de erros independentes e autorregressivos, com autocorrelação de primeira ordem, AR(1), na descrição de germinação de sementes de café (Coffea arábicaL.) linhagem Catuaí vermelho IAC 99, em cinco diferentes percentuais de germinação. A estimação dos parâmetros para os modelos foi feita pelos métodos de mínimos quadrados e pelo processo interativo de Gauss-Newton, utilizando-se a função gnls do pacote nlme do programa R versão 2.13.1. A seleção do melhor modelo, para descrever o processo germinativo, teve como base a precisão dos ajustes baseados no máximo da função de verossimilhança (MFV) através do teste de razão de máxima veros- similhança utilizado para modelos encaixados, critério de informação de Akaike (AIC) e critério Bayesiano de Schwarz (BIC), além dos avaliadores de qualidade de ajuste (coeficiente de determinação ajustado e desvio padrão residual). Os da- dos utilizados foram provenientes de um experimento conduzido no ano de 2011 no Laboratório de Análises de Sementes da Universidade Federal de Lavras. Os modelos não lineares Logístico e Gompertz apresentaram-se adequados para ajuste da porcentagem de germinação. O modelo Gompertz com estrutura de erros au- toregressivo de ordem 1 apresentou-se como o melhor para descrever o processo germinativo ao longo do tempo.
Fitting nonlinear autoregressive models to describe coffee seed germination
(Universidade Federal de Santa Maria, 2014-11) Sousa, Iábita Fabiana; Kunzle Neto, Johan Eugen; Muniz, Joel Augusto; Guimarães, Renato Mendes; Savian, Taciana Villela; Muniz, Fabiana Rezende
Cumulative germination of coffee has a longitudinal behavior mathematically characterized by a sigmoidal model. In the seed germination evaluation, the study of the germination curve may contribute to better understanding of this process. The aim of this study was to evaluate the goodness of fi t of Logistic and Gompertz models, with independent and fi rst-order autoregressive errors structure, AR (1), in the description of coffee (Coffea arabica L.) line Catuai vermelho IAC 99 germination, at fi ve different potential germination. The data used were from an experiment conducted in 2011 at the Seed Analysis Laboratory of the Federal University of Lavras. The Logistic and Gompertz nonlinear models were appropriately adjusted to the percentage germination data. The Gompertz model with fi rst-order autoregressive errors structure was the best to describe the germination process.