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dc.contributor.authorRocha, Tiago Costa-
dc.date.accessioned2021-09-30T15:48:32Z-
dc.date.available2021-09-30T15:48:32Z-
dc.date.issued2019-12-05-
dc.identifier.otherCDD 519.5-
dc.identifier.urihttp://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/24697-
dc.descriptionROCHA, T. C. Comparação de modelos lineares generalizados e modelos generalizados aditivos de locação, escala e forma aplicados a micropropagação do abacaxizeiro. 2019. 34f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística)- Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2019.pt_BR
dc.description.abstractO abacaxi é bastante comercial, sendo cultivado em vários locais no território nacional. O uso de técnicas convencionais, tais como a ANOVA(Análise de Variância) e teste de Tukey, tem demonstrado que para dados de micropropagação devido a super dispersão, não tem encontrado resultados satisfatórios estatisticamente. Os resíduos viabilizam extrair informações que permitem diagnosticar ou demonstrar a qualidade do ajuste de um modelo (estágio de diagnóstico), além de averiguar se as suposições foram satisfeitas. A partir dai utilizou-se plantas matrizes dos cultivares Imperial e Smooth Cayenne, sendo quatro plantas de cada variedade, obtidas no campo experimental da Embrapa Mandioca e Fruticultura. Foram estabelecidos três intervalos diferentes de subcultivos, 30, 45 e 60 dias para as duas variedades quando o número de brotos formados a cada repicagem foi contabilizado. Deste modo, como tratava-se de dados de contagem, para modelar o número de brotos de abacaxi, utilizamos as técnicas clássicas de modelagem (Modelo Linear e Linear Generalizado). No decorrer da análise, percebeu-se que estes modelos não foram adequados devido as técnicas diagnósticas utilizadas (hnp plot). Neste sentido, partiu-se para modelar o efeito de superdispersão pelos modelos Quasi-Poisson e Binomial Negativo, no entanto estes também não foram adequados. A partir daí, ajustou-se modelos mais flexíveis que não precisassem necessariamente pertencer a família exponencial. Utilizamos então a classe de modelos GAMLSS, que forneceu as melhores estimativas com o modelo Binomial do tipo I (GAMLSS) de acordo com as técnicas diagnósticas ao utilizar o subcultivo como efeito ajustado no parâmetro de dispersão. Por meio desta modelagem foi possível identificar pelo teste de Tukey que o subcultivo 6, localizado no cultivar 1 contendo a variedade Imperial, apresentou maior número de brotos.pt_BR
dc.description.sponsorshipOrientador: Tiago Almeida de Oliveirapt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.subjectMicro propagaçãopt_BR
dc.subjectAnálise de Variânciapt_BR
dc.subjectModelos Generalizados Aditivospt_BR
dc.subjectModelos Lineares Generalizadospt_BR
dc.titleComparação de modelos lineares generalizados e modelos generalizados aditivos de locação, escala e forma aplicados a micropropagação do abacaxizeiropt_BR
dc.typeOtherpt_BR
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