Adjustment of gompertz and Logistic models to describe the growth curves of tomatoes: a bayesian approach

Conhecer o crescimento do tomateiro e de seus frutos, medido através do acúmulo de biomassa ao longo do tempo, é fundamental para o manejo adequado e detecção de problemas no desenvolvimento da cultura. Este crescimento pode ser estudado por meio de vários modelos de regressão não-linear que facilitam a interpretação dos processos envolvidos no sistema de produção vegetal. Entre os modelos empíricos usados para estimar o crescimento de plantas, e de seus componentes, encontra-se a função de Gompertz e a logística. Um dos métodos utilizados para estimar os parâmetros das curvas de crescimento é o método bayesiano. Este estudo teve como objetivo aplicar a metodologia bayesiana na descrição dos dados - reais e simulados - de crescimento do diâmetro de tomates, utilizando os modelos de Gompertz e logístico. Os algoritmos para o Amostrador de Gibbs e o Metropolis-Hastings foram implementados no software livre R e por meio deles foram obtidas as amostras das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros. A condição de convergência das cadeias foi verificada por meio dos critérios sugeridos por Nogueira, Sáfadi e Ferreira (2004) disponíveis no pacote BOA do software R. Os modelos foram comparados pelo Fator de Bayes. A metodologia bayesiana mostrou-se eficiente, uma vez que foi avaliada e comprovada pelo processo de simulação, apresentando estimativas bem próximas do valor paramétrico, e as estimativas mostraram-se coerentes com os valores relatados na literatura. O modelo logístico foi considerado mais adequado que o modelo de Gompertz na descrição do crescimento de tomates