Métodos para comparação de curvas de crescimento

Abstract

As funções de crescimento logística e de Gompertz têm sido bastante estudadas e freqüentemente utilizadas na área biológica. Diversos pesquisadores têm ajustado as funções logística ou de Gompertz a dados provenientes de experimentos com vários tratamentos onde curvas são ajustadas e o interesse é saber se há diferença entre estes tratamentos. A verificação da adequacidade de ajustes das funções não-lineares e a comparação de diferentes funções para um determinado conjunto de dados estão bem contempladas na literatura. Porém, quando o mesmo tipo de função é ajustado a várias situações (tratamentos) e o interesse é fazer a comparação das mesmas, há dificuldades de se encontrar subsídios na literatura. O objetivo deste trabalho foi a apresentação de um método de comparação de curvas logísticas e de Gompertz. Compararam-se as equações ajustadas através de testes dos parâmetros, utilizando-se métodos paramétricos e nãoparamétricos. Determinaram-se também, valores da variável independente x a partir dos quais a diferença entre a assíntota e a curva ajustada deixa de ser significativa. Estudaram-se nesta pesquisa o modelo logístico com erro aditivo na ausência e na presença de autocorrelação nos resíduos, o modelo logístico com erro multiplicativo na ausência e na presença de autocorrelação nos resíduos, o modelo de Gompertz com erro aditivo na ausência e na presença de autocorrelação nos resíduos e o modelo de Gompertz com erro multiplicativo na ausência e na presença de autocorrelação nos resíduos. Para ilustração da metodologia utilizaram-se dados de peso de matéria fresca (g) de sementes de feijão Phaseolus vulgaris L. cv. carioca 80 SH, porcentagens médias do peso de frutos de araribá, pesos de frangos de corte de aves Indian River e pesos de ratos Rattus norvergicus, aos quais ajustaram-se,...

The logistic and the Gompertz growth functions have been considerably studied and frequently used in biological area. Several researchers have fitted the Logistic and the Gompertz to data from experiments with many treatments where the purpose is to detect the difference among them. The verification of the adequacy of the non-linear fits and the comparison of different functions for a set of data are well studied in the literature. However, when the same function is fitted to several situations (treatments) and the purpose is to compare them, there are difficulty to find subsidy in the literature. The purpose of this work was to determine a method of comparison of the Logistic and the Gompertz curves and to verify until when the difference between the curves and their superior asymptotes are significant. In this research were studied the logistic and the Gompertz models considering additive and multiplicative error terms with and without autocorrelation. For enlightenment of the methodology were used data of fresh matter of Phaseolus vulgaris L. cv carioca 80 SH seeds, percentage of araribá fruit weight, weight of chicken for slaughter Indian River and weight of rats Rattus norvergicus, where were fitted the Logistic model with additive errors terms and without autocorrelation, the Logistic model with additive errors terms and with autocorrelation, the Gompertz model with additive errors terms and without autocorrelation, the Gompertz model with additive errors terms and with autocorrelation...(Complete abstract, click electronic access below)