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Título: Parcela ótima para a cultura do cafeeiro obtido por simulação de dados com variâncias conhecidas.
Título(s) alternativo(s): Optimum plot for coffee culture obtained by data simulation with known variances.
Autor(es): Moreira, Juracy Mendes
Melo, Aurélio Ferreira
Oliveira, Jose Marcelo de
Ataides, Daniela Silva
Ribeiro, Marcelo Carlos
Bortolini, Juliano
Palavras-chave: Métodos
Uniformidade
Tamanho de parcela
Methods
Uniformity
Data do documento: 2016
Referência: MOREIRA, J. M. Parcela ótima para a cultura do cafeeiro obtido por simulação de dados com variâncias conhecidas. Pubvet, Londrina, v. 10, n. 4, p. 636-642, set. 2016. Disponível em: <http://www.pubvet.com.br/uploads/5496704e48105632892fcf176b5ee474.pdf>. Acesso em: 16 jun. 2018.
Resumo: Diversos métodos têm sido empregados por pesquisadores para determinar o tamanho ótimo de parcela experimental e o controle do erro experimental. Os mais difundidos são: método empírico de Smith; método da inspeção visual da curvatura máxima, método da curvatura máxima do coeficiente de variação. Recentemente foram propostos métodos do ajuste de modelo segmentado (linear com platô) para determinação do tamanho ótimo de parcela. Todos os métodos citados anteriormente utilizam dados provenientes de ensaios de uniformidade para medir a variabilidade entre os possíveis tamanhos de parcela. Os dados utilizados neste trabalho foram obtidos através de simulação computacional de dados de um ensaio de uniformidade. O objetivo proposto neste trabalho consiste em utilizar técnicas estatísticas para determinar o tamanho ótimo de amostra. Conclui-se o tamanho ótimo de parcela foi conseguido através do método de máxima curvatura do coeficiente de variação que apresentou um R2 de 0,9818.
Resumo em outra língua: Several methods have been used by researchers to determine the optimum size of experimental plot and control of experimental error. The most widespread are: empirical method of Smith, method of visual inspection of maximum curvature, method of maximum curvature coefficient of variation. Some methods of segmented model adjustment was recently proposed to (linear with plateau) to determine the optimum plot size. All methods mentioned above have used data from assays for measuring uniformity variability between possible plot sizes. The data used in this study were obtained through computer simulation data of a uniformity test. The goal proposed in this paper is to use statistical techniques to determine the optimal sample size. We conclude the optimum plot size was achieved by the method of maximum curvature coefficient of variation which showed a R2 of 0.9818.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10437
ISSN: 19821263
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