Multivariate selection and identification of nonlinear models for growth and nutrient accumulation in mango fruits

Este trabalho teve como principal objetivo utilizar a análise de agrupamento para seleção de modelos não lineares de crescimento, aplicados aos dados médios de acúmulo de massa fresca, massa seca e nutrientes de frutos de manga das cultivares Haden, Palmer e Tommy Atkins, considerando os resultados de diferentes avaliadores de qualidade de ajuste. Com este estudo, objetivo-se, também, avaliar o uso do teste de identidade de modelos na comparação das curvas provenientes do ajuste do modelo comum adequado às três cultivares. Foram ajustados dez modelos não lineares, cuja qualidade de ajuste foi medida pelo coeficiente de determinação ajustado (R2 aj ), critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação Bayesiano (BIC), desvio padrão residual (DPR), desvio médio absoluto (DMA), erro percentual médio absoluto (MAPE) e erro de predição médio (EPM). O modelo Gompertz foi o que apresentou os melhores resultados para descrever o acúmulo de massa fresca, boro, zinco, nitrogênio, fósforo e magnésio. O modelo von Bertalanffy foi indicado como o melhor, para descrever o acúmulo de cálcio e potássio. Para descrever o acúmulo de massa seca, foi indicado o modelo Richards. A utilização de uma única curva para descrever o acúmulo de massa fresca, massa seca e nutrientes das três cultivares de manga não é adequada. Para massa fresca, massa seca, nitrogênio, potássio e magnésio, as curvas de crescimento apresentam taxas de acúmulo em comum nas cultivares Haden, Palmer e Tommy Atkins.Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor