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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.11.2018.tde-02072018-103309
Document
Auteur
Nom complet
Pollyane Vieira da Silva
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2018
Directeur
Jury
Savian, Taciana Villela (Président)
Fumes, Giovana
Leandro, Roseli Aparecida
Loibel, Selene Maria Coelho
Titre en portugais
Modelo não linear Chanter: uma aplicação aos dados de crescimento de frutos do cacaueiro
Mots-clés en portugais
Medidas de não linearidade
Modelos de crescimento
Regressão não linear
Resumé en portugais
Modelos não lineares como o Logístico e o Gompertz são amplamente usados para descrever vários processos biológicos por meio da curva de crescimento dada pela equação do modelo. O objetivo deste trabalho foi ajustar o modelo Chanter, assim como o Logístico e o Gompertz, utilizando um conjunto de dados do fruto do cacaueiro. O modelo Chanter é um híbrido entre o modelo Logístico e o modelo Gompertz cujos parâmetros podem ser interpretados similarmente. A comparação sobre a qualidade do ajuste entre os modelos foi feita utilizando as seguintes medidas estatísticas: o critério de informação de Akaike (AIC), o critério Peso de Akaike, o critério de informação de Bayes (BIC), o desvio padrão residual (DPR) e as medidas de não linearidade vício de Box e curvatura de Bates e Watts além de um estudo de simulação. Verificou-se que o modelo Chanter dentre os modelos estudados neste trabalho é o mais adequado para o ajuste dos dados do fruto do cacaueiro.
Titre en anglais
Chanter Nonlinear Model: an application to cocoa fruits growth data
Mots-clés en anglais
Growth models
Measures of non-linearity
Nonlinear regression
Resumé en anglais
Nonlinear models such as Logistic and Gompertz are widely used to describe several biological processes using a growth curve given by the equation of the model. The objective of this work was to adjust the Chanter model, as well as the Logistic and the Gompertz, using a data set of cocoa fruit. The Chanter model is a hybrid between the Logistic model and the Gompertz model whose parameters can be interpreted similarly. A comparison of the quality of fit between the models was made using the following statistical measures: the Akaike information criterion (AIC), the Akaike weight criterion, Bayes information criterion (BIC), residual standard deviation (RSD), and measures of non-linearity Box addiction and Bates and Watts curvature as well as a simulation study. It was verified that the Chanter model is the most suitable one among the studied models for modeling the cocoa data.
 
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Date de Publication
2018-07-11
 
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