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Para avaliar as propriedades do delineamento (1/5) (5³), obtido pela superposição de três quadrados latinos ortogonais, foi usada simulação de dados, a partir primeira-mente da equação fundamental seguinte: Yijk = 3500 + 180 x li+ 250 x lj + 120 x lk - 42 x 2i - 55 x2j - - 28 x2k - 25 x lilj - 18 x lilk- 12 x ljlk (A) Os coeficientes da equação fundamental (A) representam o valor médio, os efeitos lineares, quadráticos e as interações linear x linear entre os três fatores npk para uma superfície de resposta expressa em quilogramas de milho por hectare; os valores desses coeficientes foram escolhidos de tal modo que os efeitos principais são significativamente diferentes de zero, os coeficientes quadráticos e as interações fazendo com que o ponto de máximo da função esteja localizado entre os dois níveis mais altos, dentro do intervalo das dosagens utilizadas, Os valores dos componentes linear e de segundo grau para as superfícies adaptadas através de um modelo quadrático e de um modelo com raiz quadrada foram, respectivamente: modelo quadrático: x1=-3+X, x2 =7- 6X+X² modelo com raiz quadrada: x?= a???+(X)½ e x2=a2+ g2 (X)½+X, onde a?=1,67646; a2=2,41157; g2=-3,22798, obtidos com as restrições de ortogonalidade: Sx?= Sx2= Sx?x2,=0, conforme descrito em trabalho anterior (3). Os erros a serem distribuídos pelos tratamentos foram calculados a partir de um histograma da curva normal, com coeficiente de variação de 8,5%; a atribuição desses erros foi feita por sorteio ao acaso, para os 25 tratamentos obtidos a partir da equação (A), simulando-se 60 conjuntos de dados. Foram adaptadas as superfícies de resposta de modelos quadrático e com raiz quadrada a cada um dos 60 experimentos, e também às médias de tratamentos obtidas pelo grupamento de n experimentos, com n igual a 2, 3, 4, 5, 6, 10, 12, 15, 20, 30 e 60. Os estimadores bP dos parâmetros apresentaram boa convergência para os dois modelos, e os 12coeficientes de determinação tiveram praticamente o mesmo valor. A porcentagem de pontos de máximo, obtida através das equações canônicas, é dada a seguir, para os diferentes grupamentos, nos dois modelos. MODELO GRUPAMENTO 1 2 3 4 5 6 10 12 15 20 30 60 Quadrático 35 70 70 67 92 90 100 100 100 100 100 100 Raiz quadrada 13 27 35 47 50 50 67 80 75 100 100 100 Também foi feita simulação tendo por base uma equação fundamental (C) de tipo raiz quadrada. Conclusões análogas foram obtidas em relação aos estimadores bP. Em relação à porcentagem de pontos de máximo, para esta nova equação fundamental utilizada, foram obtidos os seguintes resultados: MODELO GRUPAMENTO 1 2 3 4 5 6 10 12 15 20 30 60 Quadrático 33 70 65 67 92 90 100 100 100 100 100 100 Raiz quadrada 15 27 35 47 50 50 67 80 75 100 100 100 Os valores indicam que, independentemente da equação fundamental utilizada, quando o modelo é de natureza quadrática, o grupamento de 10 experimentos do delineamento (1/5) (5³) é suficiente para obter 100% de pontos de máximo, enquanto são necessários 20 experimentos quando se utiliza o modelo com raiz quadrada. É desenvolvida, para os dados da simulação com (A) e (C), a partir das equações em X, a análise econômica para os dois modelos, com apresentação sucinta dos principais resultados obtidos.
Para avaliar as propriedades do delineamento (1/5) (5³), obtido pela superposição de três quadrados latinos ortogonais, foi usada simulação de dados, a partir primeira-mente da equação fundamental seguinte: Yijk = 3500 + 180 x li+ 250 x lj + 120 x lk - 42 x 2i - 55 x2j - - 28 x2k - 25 x lilj - 18 x lilk- 12 x ljlk (A) Os coeficientes da equação fundamental (A) representam o valor médio, os efeitos lineares, quadráticos e as interações linear x linear entre os três fatores npk para uma superfície de resposta expressa em quilogramas de milho por hectare; os valores desses coeficientes foram escolhidos de tal modo que os efeitos principais são significativamente diferentes de zero, os coeficientes quadráticos e as interações fazendo com que o ponto de máximo da função esteja localizado entre os dois níveis mais altos, dentro do intervalo das dosagens utilizadas, Os valores dos componentes linear e de segundo grau para as superfícies adaptadas através de um modelo quadrático e de um modelo com raiz quadrada foram, respectivamente: modelo quadrático: x1=-3+X, x2 =7- 6X+X² modelo com raiz quadrada: x?= a???+(X)½ e x2=a2+ g2 (X)½+X, onde a?=1,67646; a2=2,41157; g2=-3,22798, obtidos com as restrições de ortogonalidade: Sx?= Sx2= Sx?x2,=0, conforme descrito em trabalho anterior (3). Os erros a serem distribuídos pelos tratamentos foram calculados a partir de um histograma da curva normal, com coeficiente de variação de 8,5%; a atribuição desses erros foi feita por sorteio ao acaso, para os 25 tratamentos obtidos a partir da equação (A), simulando-se 60 conjuntos de dados. Foram adaptadas as superfícies de resposta de modelos quadrático e com raiz quadrada a cada um dos 60 experimentos, e também às médias de tratamentos obtidas pelo grupamento de n experimentos, com n igual a 2, 3, 4, 5, 6, 10, 12, 15, 20, 30 e 60. Os estimadores bP dos parâmetros apresentaram boa convergência para os dois modelos, e os 12coeficientes de determinação tiveram praticamente o mesmo valor. A porcentagem de pontos de máximo, obtida através das equações canônicas, é dada a seguir, para os diferentes grupamentos, nos dois modelos. MODELO GRUPAMENTO 1 2 3 4 5 6 10 12 15 20 30 60 Quadrático 35 70 70 67 92 90 100 100 100 100 100 100 Raiz quadrada 13 27 35 47 50 50 67 80 75 100 100 100 Também foi feita simulação tendo por base uma equação fundamental (C) de tipo raiz quadrada. Conclusões análogas foram obtidas em relação aos estimadores bP. Em relação à porcentagem de pontos de máximo, para esta nova equação fundamental utilizada, foram obtidos os seguintes resultados: MODELO GRUPAMENTO 1 2 3 4 5 6 10 12 15 20 30 60 Quadrático 33 70 65 67 92 90 100 100 100 100 100 100 Raiz quadrada 15 27 35 47 50 50 67 80 75 100 100 100 Os valores indicam que, independentemente da equação fundamental utilizada, quando o modelo é de natureza quadrática, o grupamento de 10 experimentos do delineamento (1/5) (5³) é suficiente para obter 100% de pontos de máximo, enquanto são necessários 20 experimentos quando se utiliza o modelo com raiz quadrada. É desenvolvida, para os dados da simulação com (A) e (C), a partir das equações em X, a análise econômica para os dois modelos, com apresentação sucinta dos principais resultados obtidos.
O delineamento duplo central composto com 29 pontos representa uma extensão do delineamento central composto e foi desenvolvido para o estudo de três fatores em mais de três níveis. Essencialmente, consta de dois fatoriais 2³ (níveis 1 e B), de duas estrelas (níveis a e 2alfa) e de um ponto no centro do delineamento. É mostrada a origem do delineamento, o tipo não ortogonal, completamente casualizado, o tipo ortogonal completamente casualizado e o ortogonal divisível em dois blocos. No primeiro deles, seriam estudados três fatores em cinco níveis (-2, -1,-0, + 1 e +2); no segundo, três fatores em nove níveis (-3,02; -2,00; -1,51; -1,00; 0,00; + 1,00; +1,51; +2,00 e +3.02) e, no terceiro, três fatores nos nove níveis seguintes (-7,262; -4,391; -3,631; -1,000; 0,000; +1,000; +3,631; +4,391 e +7,262). É apresentado também um exemplo do último delineamento. com sua análise respectiva. De acordo com o critério de Box & Wilson (2), esse último delineamento é mais eficiente que o fatorial 3 x 3 x 3 divisível em blocos de nove. Os três delineamentos podem ser empregados em programas de adubação visando ao estudo de macronutrientes com vistas à recomendação das doses ótimas de fertilizantes que possibilitem a maximização do lucro obtido e, ainda, em outras áreas da pesquisa científica em que se deseja a avaliação da superfície de resposta, o estudo dos seus pontos extremos, etc.
Procedeu-se à análise estatística para dados provenientes do uso de um delineamento de tratamentos central composto Box para três fatores, com níveis não eqüidistantes, através do estudo de uma superfície de resposta, utilizando um modelo quadrático em X, com dez parâmetros. São dadas as estimativas dos parâmetros beta, suas variâncias e covariâncias e o desenvolvimento da análise da variância, chegando-se ainda à equação em X, que possibilita a análise econômica dos ensaios. Resultados de um experimento de capim-swannee-bermuda, conduzido durante três anos em solo de cerrado, são analisados estatisticamente seguindo o esquema apresentado.
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