Orientador: Sheila Zambello de Pinho / Banca: Martha Maria Mischan / Banca: Décio Barbin / Banca: Antonio Francisco Iemma / Banca: David Ariovaldo Banzatto / Resumo: 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,...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: 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) / Doutor

Orientador: Flávio Ferrari Aragon / Banca: Adalberto José Crocci / Banca: João Paulo Borim / Resumo: Nas Ciências Agronômicas, em particular na Energia na Agricultura, encontram-se várias situações em que são observadas diversas variáveis respostas nas parcelas ou unidades experimentais. Nestas situações, um caso de interesse prático à experimentação agronômica é o que considera o estudo das regiões de similaridade entre as parcelas com atenção especial à classificação de novas unidades experimentais. Um procedimento bastante robusto para o estudo das similaridades em situações multivariadas consiste no método de discriminação de Fisher entre várias populações. Na literatura Agronômica, pouco se tem encontrado sobre o uso deste procedimento. Entende-se que este fato deve estar relacionado aos procedimentos algébricos e matriciais requeridos na construção do modelo matemático gerador das regiões e, principalmente, pela falta de um programa computacional de fácil manuseio para pesquisadores de áreas aplicadas. Neste sentido, desenvolveu-se um programa computacional para o método de Fisher, acessível e de fácil manuseio para pesquisadores de áreas aplicadas, complementado com a construção do manual do usuário. Para exemplificar o uso do programa, consideraram-se dados relativos a experimentos desenvolvidos na EMBRAPA, região de Londrina - PR, envolvendo seis diferentes variedades de girassol (Helianthus annuus) e cinco caracteres quantitativos da planta. O uso da discriminação de Fisher possibilitou a construção gráfica das regiões de classificação, segundo as diversidades genéticas do girassol, o que apresentou uma alta porcentagem de retenção de informação da variabilidade associada a uma baixa taxa de classificação errônea. / Abstract: In the Agronomical Sciences, particularly in the Energy in the Agriculture, there are several situations in which many answer variables in the experimental parcels or units can be observed. In these situations, a case of practical interest to the agronomical is the study of the region similarities among the parcels, giving special attention to the classification of new experimental units. A very robust procedure for the discrimination of several multivariate populations is the Fisher's graphic method. In the Agronomical literature, not much is found about the use of this procedure. This fact may be related to algebric and matricial procedures required in the construction of the mathematical model generator of the regions and, mostly, by the lack of a friendly computational software for researchers of applied areas. In this sense, the objective is to develop a computational software for Fisher's Method, which must be accessible and of easy handling for researchers of applied areas, complementing it with the creation of the user's manual and presenting applications for the software in the rational use of energy. Datas related to experiments developed at EMBRAPA, Londrina region PR, are considered, envolving six different sunflower variables (Helianthus annuus) and five quantitative marks of the plant. Fisherþs discrimination use enable the graphic construction of the classification regions, according to the sunflwer genetic diversities, whitch presented a high percentage of information retention of the varibility associated to a low rate of erroneous classification. / Mestre