NONLINEAR MODELS FOR DESCRIPTION OF CACAO FRUIT GROWTH WITH ASSUMPTION VIOLATIONS

Authors

  • Joel Augusto Muniz Department of Statistics, Universidade Federal de Lavras, Lavras, MG.
  • Micherlania da Silva Nascimento Department of Statistics, Universidade Federal de Lavras, Lavras, MG.
  • Tales Jesus Fernandes Department of Statistics, Universidade Federal de Lavras, Lavras, MG.

DOI:

https://doi.org/10.1590/1983-21252017v30n128rc

Keywords:

Biological interpretation. Biometric measurement. Logistic model. Theobroma cacao L..

Abstract

Cacao (Theobroma cacao L.) is an important fruit in the Brazilian economy, which is mainly cultivated in the southern State of Bahia. The optimal stage for harvesting is a major factor for fruit quality and the knowledge on its growth curves can help, especially in identifying the ideal maturation stage for harvesting. Nonlinear regression models have been widely used for description of growth curves. However, several studies in this subject do not consider the residual analysis, the existence of a possible dependence between longitudinal observations, or the sample variance heterogeneity, compromising the modeling quality. The objective of this work was to compare the fit of nonlinear regression models, considering residual analysis and assumption violations, in the description of the cacao (clone Sial-105) fruit growth. The data evaluated were extracted from Brito and Silva (1983), who conducted the experiment in the Cacao Research Center, Ilheus, State of Bahia. The variables fruit length, diameter and volume as a function of fruit age were studied. The use of weighting and incorporation of residual dependencies was efficient, since the modeling became more consistent, improving the model fit. Considering the first-order autoregressive structure, when needed, leads to significant reduction in the residual standard deviation, making the estimates more reliable. The Logistic model was the most efficient for the description of the cacao fruit growth.

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Author Biographies

Joel Augusto Muniz, Department of Statistics, Universidade Federal de Lavras, Lavras, MG.

em doutorado em Estatística e Experimentação Agronômica pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ/USP), defendido em 1994. Tem mestrado em Estatística e Experimentação Agronômica pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ/USP), defendido em 1982. Formou em Agronomia pela Universidade Federal de Lavras em 1977. É professor da UFLA desde 1978, ocupando o cargo de Professor Titular desde 1997 na área de Estatística e Técnica Experimental com Animais. É pesquisador 1C do CNPq trabalhando na área de "Modelos Não-Lineares e suas aplicações na Agronomia" com estudo de modelos na descrição do crescimento e desenvolvimento de plantas e de frutos. Está orientando um estudante de iniciação científica, três de mestrado e cinco de doutorado na área de Estatística e Experimentação Agropecuária. Atua como avaliador externo do Programa PIBIC/CNPq. Atua como consultor na área de pesquisa em Técnicas de Amostragem, tendo colaborado com a CONAB/Ministério da Agricultura, no planejamento das pesquisas nacionais de previsão de safras. Tem experiência na área de Ciências Exatas Aplicada à Agricultura com ênfase em Estatística Experimental, atuando em pesquisas nos seguintes temas: Inferência Clássica e Bayesiana em Modelos de Crescimento, Modelos Lineares e Não-Lineares, Estatística Experimental. http://lattes.cnpq.br/4754986418907365

Micherlania da Silva Nascimento, Department of Statistics, Universidade Federal de Lavras, Lavras, MG.

Graduada em Estatística pela Universidade Estadual da Paraíba. Mestre em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras. http://lattes.cnpq.br/2173284356808544

Tales Jesus Fernandes, Department of Statistics, Universidade Federal de Lavras, Lavras, MG.

Doutorando em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras-UFLA. Mestre em Estatística e Experimentação Agropecuária pela UFLA. Graduado em Matemática pela UFLA. Tutor à distância do curso de bacharelado em Administração Pública da UFSJ. Professor Substituto, na área de Estatística, do Departamento de Ciências Exatas da UFLA. Possui interesse em Estatística, Análise de Regressão e Matemática Aplicada. http://lattes.cnpq.br/5327594992892235

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Published

02-12-2016

Issue

Vol. 30 No. 1 (2017)

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