RESUMO O objetivo deste trabalho foi identificar aspectos morfológicos de
Estimou-se a área foliar do nastúrcio (Tropaeolum majus L.) por métodos não destrutivos e determinou-se a variação temporal da área foliar e do número de flores sob duas densidades de plantas em dois experimentos, em estufa plástica, na UFSM. No primeiro experimento calculou-se a área foliar a partir da análise de 50 folhas, provenientes de dez plantas, através de imagens digitais, relacionando-a à estimativa da área foliar feita a partir de discos foliares. Correlacionou-se também a área foliar à medida de quatro diagonais das folhas: medida sobre a nervura principal, perpendicular à nervura principal e duas medidas transversais à nervura principal. Obteve-se coeficiente de determinação (r²) de 0,94 (p < 0,05) entre as medidas obtidas através de discos foliares e de fotos digitais. A área foliar = 0,8906x², em que x = medida sobre a nervura principal, apresentou o maior coeficiente de determinação (r² = 0,99; p<0,05), das quatro diagonais testadas. No segundo experimento, foram utilizadas duas densidades de plantio: 0,60 m entre plantas x 0,50 m entre linhas, e 0,30 x 0,25 m. De cada densidade, estimou-se a área foliar da planta através da equação ajustada com a medida da diagonal principal de todas as folhas maiores que 5 cm de quatro plantas, ajustando-se modelos logísticos para a variação temporal da área foliar e do número de flores por planta (avaliado a partir de flores colhidas em 1 m²). A menor densidade de plantio proporcionou maior área foliar por planta (6932 cm²), com máximo em 47 dias após o plantio (DAT) e 695 graus-dia (GD), que a maior densidade (3129 cm²), que apresentou máximo 42 DAT e 622 GD. O florescimento ocorreu antes das plantas atingirem o máximo de área foliar e a maior produção de flores foi obtida na maior densidade de plantas.
ALESSANDRO DAL'COL LÚCIO ( 2 ); MARA RÚBIA MACHADO COUTO ( 3 ); JORGE NADIR TREVISAN ( 2 ); GUSTAVO ADOLFO KLIPPEL MARTINS ( 2 ); SIDINEI JOSÉ LOPES ( 2 ) RESUMO Em olericultura o interesse é a produção de produtos comercializáveis. Nesses experimentos, comumente, são avaliadas variáveis tais como a fitomassa das cabeças e ramificações comerciais e não comerciais da planta. No entanto, essas variáveis possuem uma característica particular que está relacionada com a presença ou ausência da estrutura comercial da planta no momento da colheita, o que resulta em valores zeros para essas variáveis, gerando certa variabilidade e afetando a análise de variância dos dados. Assim, este trabalho teve por objetivo definir uma transformação adequada para as variáveis observadas em experimentos com a cultura do brócolis, realizados em diferentes épocas do ano, visando estabilizar a variabilidade gerada pela presença de valores zeros nas múltiplas colheitas. Analisaram-se quatro experimentos com a cultura do brócolis utilizando a família de transformações de Box-Cox, com uma adaptação de Yamamura apresentada em 1999, devido a presença de valores nulos. Concluiuse que para experimentos com brócolis a transformação mais adequada para as variáveis cabeças comerciais e não comerciais, e ramificações comerciais e não comerciais foi logarítmica para cultivos no inverno, na primavera e no verão. Para cultivos no outono, a transformação indicada para as variáveis cabeças comerciais e não comerciais e ramificações não comerciais foi "inverso da raiz quarta", enquanto para ramificações comerciais, "inverso da raiz quadrada". Palavras-chave:Transformação de dados; Box-Cox; variabilidade; análise de variância. ABSTRACT EXCESS OF ZERO VALUE IN VARIABLES: STUDY OF CASE IN BROCCOLI FIELD EXPERIMENTSThe major purpose of vegetable crops production systems is the profitable and economically viable yield of marketable products. Numerous field experiments with vegetable crops are carried out to determine biomass of weekly and heads production of marketable and non-marketable variables. However these variables possess the particular characteristic related to their presence or absence of the commercial structure of the plant at harvest time, what implicates in zero values for those variables, generate variability and affect variance analyses. This paper deals with the search of applicable transformations for variables studied in broccoli field experiments conducted in different planting times attempting to stabilize the variabilily resulting from the presence of zero values in multiple harvests. Due to the presence of zero values, broccoli experiments were analyzed using an adaptation of the BoxCox transformation family found in Yamamura in 1999. The most adequate transformation found for marketable and non-marketable heads and side shoots of broccoli grown in winter, spring and summer was the logarithmical. For marketable and non-marketable heads and non-marketable side shoots for fall-grown broccoli the inverse fourth root and to marketable side...
Em algumas situações, no processo de análise de dados, existe o interesse de analisar a performance de diversas variáveis conjuntamente e determinar a influência ou a importância de cada variável na presença das demais. Para isto, utilizam-se as técnicas de análise multivariada. Quando, em particular, este interesse está em identificar a existência de efeitos entre tratamentos e/ou condições de avaliação e verificar a existência de interação entre estes fatores; é apropriado o emprego de uma análise de variância multivariada, ou ainda, uma análise de perfis de médias que são métodos multivariados aplicados na análise de dados com medidas repetidas e dados longitudinais. O presente trabalho tem por objetivo desenvolver um referencial básico sobre o uso e aplicações da análise multivariada, e proporcionar instruções sobre os procedimentos operacionais necessários para a execução destas técnicas no software Statistica 9.0. Palavras-chave: análise multivariada, dados longitudinais, manova, análise de perfis Resumo ln some situations, during the process of data analysis, there is the interest both in examining the performance of several variables acting jointly and in determining the influence or relevance of each variable in the presence of the other variables. With this in mind, multivariate analysis techniques were applied to the data. When, in particular, the interest consists of identifying the existence of effects among treatments and/or conditions of evaluation, as well as verifying the occurrence of interaction among these features, it is considered appropriate either a multivariate analysis of variance or an average profile analysis. These are multivariate methods applied to the data analysis with repeated measurement and longitudinal data. The present work aims at developing a basic theoretical framework about the use and functions of multivariate analysis and, in addition, providing instructions about the operational procedures necessary to perform these techniques using the Statistica 9.0 data analysis software system.
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