ABSTRACT
Objetivou-se com este trabalho comparar modelos de predição de plantas sobreviventes de Eucalyptus grandis. Utilizaram-se os seguintes modelos: modelo linear misto com os dados transformados, utilizando-se as transformações angular e BOX-COX; modelo linear generalizado misto com distribuição binomial e funções de ligação logística, probit e complemento log-log; modelo linear generalizado misto com distribuição Poisson e função de ligação logarítmica. Os dados são provenientes de um experimento em blocos ao acaso, para avaliação de progênies maternas de Eucalyptus grandis, aos 5 anos de idade, em que a variável resposta são plantas sobreviventes. Para comparação dos efeitos entre os modelos foram estimadas as correlações de Spearman e aplicado o teste de permutação de Fisher. Foi possível concluir que, o modelo linear generalizado misto com distribuição Poisson e função de ligação logarítmica se ajustou mal aos dados e que as estimativas para os efeitos fixos e predição para os efeitos aleatórios, não se diferenciaram entre os demais modelos estudados.
The objective of this work was to compare models for prediction of the survival of plants of Eucalyptus grandis. The following models were used: linear mixed model with the transformed data, by utilizing the angular transformations and BOX-COX; generalized linear mixed model with binomial distribution and logistic functions, probit and complement log-log links; generalized linear mixed model with Poisson distribution and logarithmic link function. The data came from a randomized block experiment for evaluation of Eucalyptus grandis maternal progenies at five years old, in which the variable response are surviving plants. For comparison of the effects among the models the correlations of Spearman were estimated and the test of permutation of Fisher was applied. It was possible to conclude that: the generalized linear mixed model with Poisson distribution and logarithmic link function misadjusted to the data; the estimates for the fixed effects and prediction for the random effects did not differ among the to other studied models.
ABSTRACT
A determinação das probabilidades de ocorrência de certos níveis de deficiência hídrica do solo (DHS) é fundamental para o planejamento agropecuário e a gestão ambiental. O objetivo deste trabalho foi determinar as funções de distribuição de probabilidades (fdp) que melhor caracterizam a distribuição dos valores de deficiência hídrica no solo. As DHSs decendiais e mensais foram determinadas por meio de balanço hídrico diário do solo para as diferentes capacidades de armazenamento de água disponível dos solos da região de abrangência da estação meteorológica de Santa Maria. Verificou-se que os valores mensais e decendiais de DHS se ajustam às funções de distribuição de probabilidades lognormal, gama, exponencial e Weibull. Utilizando-se as fdp selecionadas para cada período do ano, é possível determinar a probabilidade de ocorrência de qualquer valor de DHS para os solos da região de abrangência da estação meteorológica de Santa Maria.
The determination of the probability of occurring soil water deficit (DHS) is important for planning agricultural and livestock activities and for environment management. The objective of this study was to determine probability distribution function that fit soil water deficit distribution. Ten-day and monthly DHSs were estimated by calculating daily soil water balance assuming several storage water capacities of soils in the under the scope of the meteorological station of Santa Maria. Monthly and ten-day DHS fit to lognormal, gama, exponential and Weibull probability distribution functions. It is possible to determine the probability of occurring any DHS value at any time throughout the year in the central region of Rio Grande do Sul with the probability distribution functions selected in this study.