Superdispersão relacionado a contagem de folhas em mudas de cafeeiro
Silva, Edilson MarcelinoFurtado, Thais Destefani RibeiroFernandes, Jaqueline GonçalvesCirillo, Marcelo ÂngeloMuniz, Joel Augusto
A cultura do café desempenha papel relevante na agricultura do Brasil, com expressiva participação social e econômica tanto pelos empregos gerados na cadeia produtiva, bem como pela renda obtida pelos produtores e pelas divisas geradas para o país na exportação do grão. No crescimento das plantas de café, as folhas desempenham papel decisivo para que tenha maior produção, portanto a contagem do número de folhas por planta fornece informações importantes aos produtores para o manejo adequado da cultura como, por exemplo, a aplicação de adubações foliares. Em geral, na descrição de dados obtidos por contagem, o modelo mais utilizado é o Poisson, sendo que quando os dados apresentam superdispersão, o modelo Binomial Negativo tem se mostrado mais adequado. O objetivo deste trabalho foi comparar o ajuste dos modelos de Poisson e Binomial Negativo em dados de contagens do número de folhas por planta em mudas do cafeeiro. Os dados foram obtidos de um experimento usando o delineamento em blocos casualizados com trinta tratamentos e três repetições com quatro plantas por parcela. Foram utilizados os dados de apenas um tratamento no qual foi feita a contagem do número de folhas ao longo do tempo. A primeira avaliação foi feita em 8 de abril de 2016 e as demais aos 18, 32, 47, 62, 76, 95, 116, 133 e 153 dias após a primeira avaliação, totalizando dez medidas. A adequação dos mesmos foi verificada com base nos valores da Deviance e no envelope simulado para os resíduos. Os resultados do ajuste indicaram que o modelo Poisson foi inadequado para descrição dos dados devido a superdispersão. O modelo Binomial Negativo se ajustou adequadamente e foi indicado para descrever o número de folhas das plantas do cafeeiro. Com base no modelo Binomial Negativo o aumento relativo esperado para o número de folhas foi de 0,9768% para cada dia.(AU)
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