Multiple Regression Analysis in the Epidemiology of Plant Diseases

Butt, Danny; Royle, D. J.

doi:10.1007/978-3-642-75398-5_5

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“…After harvest the variables are put into a production function and analyzed by multiple regression. Multiple regression analysis becomes exponentially more complicated with each added variable so there is a need to reduce the number of variables to less than 10 (Butt and Royle 1974). Preliminary data gathering from each site is helpful in being able to focus on key variables.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Crop Loss Assessment in Rice

Litsinger¹

1991

Springer Series in Experimental Entomology

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Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Crop Loss Assessment in Rice

Litsinger¹

1991

Springer Series in Experimental Entomology

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“…Redes neurais, embora possam ter alta precisão, são difíceis de ser compreendidas quando comparadas com as árvores de decisão (Fayyad et al, 1996;Monard & Baranauskas, 2002b). Diferentemente das técnicas de regressão, a multicolinearidade entre as variáveis independentes não afeta o desempenho das árvores de decisão (Butt & Royle, 1990;Hand et al, 2001). Além disso, diversas variáveis, numéricas ou categóricas, podem ser analisadas ao mesmo tempo, uma vez que o próprio algoritmo de indução se encarrega de selecionar aquelas de maior importância.…”

Section: Introductionunclassified

Modelos de alerta para o controle da ferrugem-do-cafeeiro em lavouras com alta carga pendente

Meira

Rodrigues

Moraes³

2009

Pesq. agropec. bras.

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Resumo -O objetivo deste trabalho foi desenvolver árvores de decisão como modelos de alerta da ferrugem-docafeeiro em lavouras de café (Coffea arabica L.) com alta carga pendente de frutos. Dados de incidência mensal da doença no campo coletados durante oito anos foram transformados em valores binários considerando limites de 5 e 10 pontos percentuais na taxa de infecção. Foi gerado um modelo para cada taxa de infecção binária a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar o respectivo limite. A acurácia do modelo para o limite de 5 pontos percentuais foi de 81%, por validação cruzada, chegando até 89% segundo estimativa otimista. Esse modelo apresentou bons resultados para outras medidas de avaliação importantes, como sensitividade (80%), especifi cidade (83%) e confi abilidades positiva (79%) e negativa (84%). O modelo para o limite de 10 pontos percentuais teve acurácia de 79%, e não apresentou o mesmo equilíbrio entre as demais medidas. Em conjunto, esses modelos podem auxiliar na tomada de decisão referente ao controle da ferrugem-do-cafeeiro no campo. A indução de árvores de decisão é alternativa viável às técnicas convencionais de modelagem e facilita a compreensão dos modelos.Termos para indexação: Coffea arabica, Hemileia vastatrix, árvores de decisão, doença de plantas, previsão. Warning models for coffee rust control in growing areas with large fruit loadAbstract -The objective of this work was to develop decision trees as warning models of coffee (Coffea arabica L.) rust in growing areas with large fruit load. Monthly data of disease incidence in the fi eld collected during eight years were transformed into binary values considering limits of 5 and 10 percentage points in the infection rate. Models were generated from meteorological data and space between plants for each binary infection rate. The warning is indicated when the infection rate is expected to reach or exceed the respective limit in a month. The accuracy obtained by cross-validating the model to the limit of 5 percentage points was 81%, reaching up to 89% according to an optimistic estimate. This model showed good results for other important evaluation measures, such as sensitivity (80%), specifi city (83%), positive reliability (79%), and negative reliability (84%). The model for the limit of 10 percentage points had a 79% accuracy and did not show the same balance among the other evaluation measures. Together, these two models may support the decisions about coffee rust control in the fi eld. The decision tree induction is a viable alternative to conventional modeling techniques, thus facilitating the comprehension of the models.

show abstract

“…Além disso, a equação de favorabilidade foi obtida com os resultados de uma série de experimentos realizados em câmaras de crescimento de plantas, onde os fatores temperatura e umidade foram mantidos constantes durante todo o ciclo da doença. As condições desses experimentos simplificam sobremaneira a situação real de campo na qual as atividades cíclicas do patógeno são inevitavelmente influenciadas por muitos fatores em interação (Butt & Royle, 1990). Desta forma, experimentos específicos com o objetivo de avaliar o efeito de períodos longos de molhamento e sua interação com temperatura na esporulação e dispersão de urediniósporos devem ser conduzidos antes do modelo ser implementado.…”

Section: éPocas De Plantiounclassified

“…Isso ocorre, em parte, em função da intercorrelação das variáveis independentes. De acordo comButt & Royle (1990), ensaios conduzidos em laboratórios e/ou câmaras de crescimento, permitem que a resposta de cada tratamento seja medida isoladamente, sem que haja intercorrelação das variáveis, em função do controle exercido pelo delineamento experimental. O mesmo não acontece em ensaios de campo, onde é esperado encontrar intercorrelação entre variáveis uma vez que o ambiente não é controlado.…”

unclassified

Influência de variáveis climáticas no desenvolvimento da ferrugem polysora na cultura do milho

Godoy

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Agradeço a todos que direta ou indiretamente contribuíram para a realização deste trabalho, professores, colegas e funcionários do Departamento de Fitopatologia da ESALQ/USP pela atenção e amizade durante todo o curso, em especial: À Professora Lilian Amorim pela excelente orientação e amizade e ao Professor Armando Bergamin Filho pelas valiosas contribuições e sugestões. Aos demais Professores do Departamento de Fitopatologia pelos ensinamentos e convivência. Aos funcionários do Departamento de Fitopatologia: Jeferson, Marina, Sr. Pedro Arthuso e especialmente à Sílvia Lourenço pela amizade e auxílio na execução da parte experimental. Aos colegas, alunos e funcionários do Departamento de Fitopatologia: Bete

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Multiple Regression Analysis in the Epidemiology of Plant Diseases

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Crop Loss Assessment in Rice

Crop Loss Assessment in Rice

Modelos de alerta para o controle da ferrugem-do-cafeeiro em lavouras com alta carga pendente

Influência de variáveis climáticas no desenvolvimento da ferrugem polysora na cultura do milho

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