The present work has objective to define wich is the distribution of probability that analysis of nutritional contents are adjusted, selecting a function that better explain its behavior and to estimate the limits values of nutrients contents for it classification on several vegetables tissues. It were used 176 datas et colected from 15,534 nutritional analysis of three forest species, Acacia mearnsii, Eucalyptus sp. and Pinus sp., determinated for 1999 to 2004 period, in Forest Ecological Laboratory, in UFSM. The analysis were separated by subgroups in macro and micronutrients, vegetables components (leaves, bark, wood, root), species and year of determination. The database determination trough it statistical describe with mean, standart-deveation, number of observations, maximum and dataset adjusts a Normal distribution, it was aplicated the Lilliofors Test. Where the dataset didn´t adjust the Normal, it was tested the functions Log-normal, Beta, Gamma and Weibull through Kolmogorov-Smirnov Test, with 5%. It was possible determinated that 70% of all dataset valued adjusts one of functions, being the Normal presented of 33.5% of settlings, the Log-normal 27.3%, the Gamma 3.4%, the Weibull 5.7% and the Beta function didn´t presented no one settling. Of all amount dataset valued, 30.1% didn´t adjust any one functions. The studied functions, exception Beta, can explain the results from chemical analysis of vegetables tissues and establis hed the control limits of nutrient contents in each species. / O presente trabalho teve como objetivo definir qual é a distribuição de probabilidade que os resultados de análises nutricionais se ajustam, selecionando uma função que melhor
explica o comportamento dos teores e estimar os valores limites dos macro e micronutrientes para sua classificação nos diversos tecidos vegetais. Foram utilizados 176 conjuntos de dados coletados em 15.534 análises nutricionais de três espécies florestais, Acacia mearnsii, Eucalyptus sp. e Pinus sp., realizadas durante o período de 1999 a 2004 e determinadas no Laboratório de Ecologia florestal, da UFSM. As análises foram separadas em subgrupos por macro e micronutrientes, componente vegetal (folhas, galhos, casca, madeira, raiz, etc.), espécie e ano de determinação. O banco de dados passou pela determinação das estatísticas
descritivas média, desvio padrão, número de observações, valores máximo e mínimo. Para verificar se os dados seguiam a distribuição Normal, foi aplicado o teste de Lilliofors. Nos
casos onde o teste não foi normal, foram testadas as funções Log-normal, Beta, Gamma e Weibull, via teste de Kolmogorov-Smirnov, com alfa 5%. Foi possível determinar que 70%
do total avaliado seguiam alguma das funções, sendo que a Normal apresentou 33,5% de ajustes, a Log-normal 27,3%, a Gamma 3,4%, a Weibull 5,7% e a função Beta não apresentou
nenhum ajuste. Do total de conjunto de dados avaliados, 30,1% não se aderiu a nenhuma das funções. As funções estudadas, com exceção da Beta, podem explicar a distribuição dos resultados das análises químicas de tecidos vegetais e estabelecer limites de controle dos teores de elementos químicos em cada espécie.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/8646 |
| Date | 23 June 2006 |
| Creators | Rossato, Rafael Augusto Rossato de |
| Contributors | Lúcio, Alessandro Dal col, Schumacher, Mauro Valdir, Storck, Lindolfo |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, UFSM, BR, Recursos Florestais e Engenharia Florestal |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 500200000003, 400, 300, 500, 500, d51ee404-e7f0-41c1-bf30-c5fa02c4e509, af75c15b-3076-4e29-a53f-97e19be8f60e, 36a8b0d9-c31d-4050-9b29-75cf1b5b07ea, e5d8bb39-1b6a-4e1c-bc4f-b4e7ebf7cf8f |
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