Modelos de regresión no lineal como herramienta para describir el crecimiento vegetativo de la fresa

Autores/as

Palabras clave:

Fragaria x ananassa Duch., Modelos de crescimento, Albion, San Andreas

Resumen

La fresa es una especie cuyo fruto es apreciado en todo el mundo, por lo que es necesario profundizar en los aspectos relacionados con el crecimiento de la planta en estudios científicos que ayuden a técnicos, investigadores y, sobre todo, a los cultivadores a orientar y gestionar el cultivo a lo largo del tiempo. Modelos de regresión no lineal son la opción más adecuada para representar el crecimiento de las plantas. El objetivo de este trabajo fue estudiar el incremento de la masa seca foliar de dos cultivares de fresa durante un ciclo vegetativo, utilizando los modelos clásicos logístico y Gompertz y el modelo Chanter. El experimento se realizó en invernadero, utilizando los cultivares Albion y San Andreas, cultivados en comederos con sustrato y recirculación de la solución nutritiva drenada. Se tomaron siete muestras de marzo de 2022 a marzo de 2023, a los 30, 60, 120, 180, 240, 300 y 360 días después de la plantación, respectivamente. Se obtuvieron estimaciones de los parámetros del modelo, dos de las cuales tenían las siguientes interpretaciones prácticas: momento de estabilización del crecimiento; momento de desaceleración del crecimiento. Para evaluar la calidad del ajuste de los modelos se utilizaron tres medidas estadísticas: AIC, BIC y la Desviación Estándar Residual (RSD). Se concluyó que, para el cultivar Albion, el modelo Chanter mostraba valores inferiores para los tres evaluadores, sin embargo, para el cultivar San Andreas los evaluadores AIC y BIC indicaron el modelo logístico con mejor ajuste y el DPR indicó el modelo Chanter.

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Publicado

04-11-2024 — Actualizado el 20-11-2024

Versiones

Cómo citar

Garcia Dutra, J., Silva, P. V. da, & Peil, R. M. N. (2024). Modelos de regresión no lineal como herramienta para describir el crecimiento vegetativo de la fresa. Sigmae, 13(4), 62–74. Recuperado a partir de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2474 (Original work published 4 de noviembre de 2024)

Número

Sección

Applied Statistics