Chanter model: nonlinear modeling of the fruit growth of cocoa / Modelo Chanter: modelagem não linear do crescimento de frutos do cacaueiro

ABSTRACT

ABSTRACT The growth of plants and animals can be described through a growth curve. This curve is given by the equation of a nonlinear model, such as the Logistic model and the Gompertz model. The objective of this study was to adjust the Chanter model, as well as Logistic and Gompertz, using a set of cocoa (clone Sial-105) fruit whose length and diameter measurements were evaluated from 30 to 180 days after pollination, every 15 days. The Chanter model is a hybrid between the Logistic model and Gompertz model whose parameters can be interpreted similarly. A comparison of the quality of fit between the models was made using the following statistical measures: the Akaike's information criterion (AIC), the Akaike's weights criterion, Bayesian information criterion (BIC), residual standard deviation (RSD),the adjusted coefficient of determination (R²aj) and the measures of non-linearity Box's bias and curvature of Bates and Watts. It was verified that the Chanter model is the most suitable one among the studied models for modeling the cocoa data.

RESUMO

RESUMO O crescimento de plantas e animais pode ser descrito por meio de uma curva. Essa curva é dada pela equação de um modelo não linear, como o modelo Logístico e o modelo Gompertz. O objetivo deste trabalho foi ajustar o modelo Chanter, assim como o Logístico e Gompertz, utilizando um conjunto de dados do fruto do cacaueiro do clone SIAL - 105, cujas medidas de comprimento e diâmetro foram avaliadas de 30 até 180 dias após a polinização, a cada 15 dias. O modelo Chanter é um híbrido entre o modelo Logístico e o modelo Gompertz cujos parâmetros podem ser interpretados similarmente. A avaliação da qualidade do ajuste entre os modelos foi feita utilizando as seguintes medidas estatísticas o critério de informação de Akaike (AIC), o critério Peso de Akaike, o critério de informação de Bayes (BIC), o desvio padrão residual (DPR), o coeficiente de determinação ajustado (R²aj) e as medidas de não linearidade, vício de Box e curvatura de Bates e Watts. Verificou-se que o modelo Chanter dentre os modelos estudados neste trabalho é o mais adequado para o ajuste aos dados do fruto do cacaueiro.