EQUAÇÃO DE LONGEVIDADE PARA SEMENTES DE JABUTICABA (Myrciaria jaboticaba (Vell.) O. Berg)

Sinicio, R.; Bhering, Maria Carmem; Vidigal, Déborah de Souza

doi:10.13083/reveng.v21i4.402

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“…Os modelos matemáticos usados para descrever a perda da viabilidade de sementes ortodoxas durante o armazenamento, geralmente, consideram a viabilidade inicial, período de armazenagem, teor de água e temperatura das sementes (ELLIS; ROBERTS, 1980;GINER et al, 1991;SOKHANSANJ, 1997). O modelo desenvolvido por Ellis e Roberts (1980) é do tipo probabilístico, enquanto os modelos utilizados por Giner et al (1991) e Sokhansanj (1997) ROBERTS, 1980;ELLIS et al, 1982;HONG et al, 1996;SINÍCIO et al, 2008SINÍCIO et al, , 2009SINÍCIO, 2011;SINÍCIO, 2013).…”

Section: Introductionunclassified

MODELAMENTO MATEMÁTICO DA LONGEVIDADE DE SEMENTES DE CAMU-CAMU - DOI: 10.13083/1414-3984/reveng.v23n3p203-211

Sinicio¹

2015

Reveng

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O objetivo deste trabalho foi obter um modelo matemático da longevidade de sementes de camu-camu (Myrciaria dubia (H.B.K.) McVaugh). Dados experimentais da bibliografia referentes às curvas de sobrevivência de sementes de camu-camu, armazenadas sob teores de água e temperaturas, foram utilizados em regressões lineares e não lineares para determinação dos coeficientes de diferentes modelos de longevidade. Os coeficientes dos modelos recomendados foram determinados usando-se os valores das perdas da germinação e emergência, da germinação e emergência iniciais, da temperatura, do teor médio de água das sementes e do período de armazenagem, para todas as curvas de sobrevivência. O modelo modificado de probit foi recomendado porque resultou no melhor ajuste para 57 observações experimentais, quando comparado com outros três modelos, tanto para a perda da germinação (R2 de 0,90, desvio padrão de 12,3% e grau de significância dos coeficientes do modelo menor que 0,4% de probabilidade de erro no teste t), como para a perda da emergência (R2 de 0,87, desvio padrão de 13,3% e grau de significância dos coeficientes do modelo menor que 0,1% de probabilidade de erro no teste t).

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Section: Introductionunclassified

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Sinicio¹

2015

Reveng

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“…McVaugh (Sinício, 2015), Plinia cauliflora (Mart.) Kausel (Sinício et al, 2013), soybean, corn (Sinício et al, 2009), Solanum lycopersicum L. (Lopes, 2007), Eucalyptus grandis W. Hill, and Pinus taeda L. (Fantinatis, 2006).…”

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confidence: 99%

Cauchy, Cauchy–Santos–Sartori–Faria, Logit, and Probit Functions for Estimating Seed Longevity in Soybean

et al. 2019

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Seed longevity is characterized as the time for which seed remains viable during storage. Seed longevity can be estimated by a Probit model that determines the period in which 50% of seeds have lost viability (P 50 ). The transformed data are binary and when they are not normally distributed, it is necessary to modify the Probit model or apply other functions to estimate longevity. This work aimed studied the use of the Logit, Cauchy, and Cauchy-Santos-Sartori-Faria (Cauchy-SSF) functions to estimate the longevity of soybean seed [Glycine max (L.) Merr.] and compared Probit longevity models for the ordinary least squares (OLS) adjustment method and the generalized linear model (GLM). Ten seed lots were used to estimate water content, germination, and longevity. The P 50 data were transformed via the Probit, Logit, Cauchy, and Cauchy-SSF functions to estimate the coefficients of determination, the Akaike information criterion, deviance, dispersion, and the regression residuals. The effect on the results was observed, depending on the link function. The Cauchy-SSF function as part of the OLS method estimated longevity in eight seed lots within the interval of interest (II), and the Cauchy function as part of the GLM estimated longevity in nine seed lots. The Cauchy, Cauchy-SSF, and Logit models were capable of estimating the longevity of soybean seeds (P 50 ) slightly better than the Probit model. We suggest the Cauchy-SSF function for the OLS method and the Cauchy function for the GLM method to estimate soybean seed longevity when the data are not normally distributed. core Ideas• The Cauchy, Cauchy-Santos-Sartori-Faria Cauchy-SSF, and Logit functions estimated longevity in soybean seeds more robustly than the Probit function. • The ordinary least squares method combined with the Cauchy-SSF function is as good as the generalized linear model method with the Cauchy function. • The selection of the function changes the estimated time when 50% of seeds have lost viability, emphasizing the importance of the correct choice.Abbreviations: Cauchy-SSF, Cauchy-Santos-Sartori-Faria; GLM, generalized linear model; II, interval of interest; OLS, ordinary least squares; P 50, period in which 50% of seeds have lost viability, σ, standard deviation. bIoMetrY, ModeLInG, And stAtIstIcsPublished in Agron.

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Cauchy, Cauchy–Santos–Sartori–Faria, Logit, and Probit Functions for Estimating Seed Longevity in Soybean

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