Tesis
Modelos não lineares com diferentes estruturas de covariância em curvas de crescimento
Autor
Ueda, Clara Matiko
Institución
Resumen
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção Este trabalho apresenta um estudo desenvolvido com dados longitudinais, usando a metodologia de modelos não lineares em curvas de crescimento, com diferentes estruturas para a matriz de covariância, fixando uma função para a parte determinística. Após a seleção da melhor matriz de covariância, foram experimentadas diferentes funções, a fim de se escolher o modelo não linear mais adequado. Este procedimento foi aplicado em dados da porcentagem de severidade da doença Late blight em quatro variedades de batata (Solanum tuberosum), causada por Phytophthora infestans. O modelo não linear selecionado foi o que usa uma das parametrizações da função de Gompertz e matriz de covariância de Simetria Composta. Os testes de hipóteses realizados sobre os parâmetros do modelo confirmaram a existência de diferença significativa entre as variedades.