Análise dos resíduos em modelos de regressão não linear ajustados aos dados de crotalária juncea por diferentes métodos de estimação

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X40542

Keywords:

Avaliação dos pressupostos. Método dos mínimos quadrados. Método da máxima verossimilhança.

Abstract

O objetivo deste trabalho foi verificar a qualidade dos resíduos nos modelos de regressão não linear Gompertz e Logístico estimados por diferentes métodos. Foram avaliados os caracteres da cultura de crotalária juncea: da massa de matéria fresca (folha, caule, raiz, parte aérea e total) e da massa de matéria seca (folha, caule, raiz, parte aérea e total) em função dos dias após a semeadura. Posteriormente, foram analisados os diferentes métodos de estimação dos parâmetros dos modelos: o Método dos Mínimos Quadrados e o Método da Máxima Verossimilhança. Foram verificados os pressupostos dos resíduos dos caracteres, por meio dos seguintes testes: teste de Shapiro-Wilk, teste de Breusch-Pagan e teste de Durbin-Watson. Para estes caracteres produtivos, foram ajustados os modelos Gompertz e Logístico em função dos dias após a semeadura. Pode-se concluir que os métodos de estimativa dos parâmetros dos modelos de regressão não linear (Método dos Mínimos Quadrados e Método da Máxima Verossimilhança) não diferem quanto a qualidade dos resíduos e nem quanto aos valores dos testes que avaliam o atendimento dos pressupostos.

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Author Biography

Luciane Flores Jacobi, Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS

Professora do Departamento de Estatística da UFSM.

Licenciada em Matemática, especialista em Estatística e Modelagem Quantitativa, mestre em Engenharia de produção e Doutora em Agronomia.

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Published

2020-12-29

How to Cite

Bem, C. M. de, Jacobi, L. F., & Cargnelutti Filho, A. (2020). Análise dos resíduos em modelos de regressão não linear ajustados aos dados de crotalária juncea por diferentes métodos de estimação. Ciência E Natura, 42, e4. https://doi.org/10.5902/2179460X40542

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