Study on the growth curve of the internal cavity of ‘Dwarf green’ coconut fruits
Keywords:
Regression. Least squares. Autoregressive errors. Non-linear.Abstract
The aim of the work was to evaluate the adjustment of the logistic and gompertz model with structure of
first-order autoregressive errors in the study on the ‘Dwarf green’ coconut fruit growth based on longitudinal and crosssectional internal cavity diameter data (DLCI and DTCI). Model adjustments showed positive residual autocorrelation,
according to the Durbin-Watson test and for both variables, DLCI and DTCI, the residue was modeled according to firstorder autoregressive process (AR1). The analysis was performed using the least squares method in the PROC MODEL of
the SAS software and results indicated that for both characteristics under study, the logistic model was the most appropriate
in describing fruit growth and, according to the model, fully developed ‘Dwarf green’ coconut fruits have longitudinal and
cross-sections internal cavity diameter of approximately 7.39 cm and 7.60 cm, respectively.
Downloads
References
AMÂNCIO, A. L. de L. et al. Use of mathematical models in
the study of bodily growth in GIFT strain Nile tilapia. Revista
Ciência Agronômica, v. 45, n. 2, p. 257-266, 2014.
ARAGÃO, W. M. Colheita e pós-colheita do coco. In: FONTES,
H. R.; FERREIRA, J. M. S.; SIQUEIRA, L. A. (ed.). A cultura
do coqueiro. Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2007.
(Embrapa Tabuleiros Costeiros. Sistemas de Produção, 1).
BEM, C. M. de et al. Univariate and multivariate nonlinear
models in productive traits of the sunn hemp. Revista Ciência
Agronômica, v. 51, n. 1, e20196673, 2020.
BENASSI, A. C. Caracterizações biométricas, química e
sensorial de frutos de coqueiro variedade anã verde. 2006.
49 f. Tese (Doutorado em Produção Vegetal) - Universidade
Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Jaboticabal, 2006.
BENASSI, A. C. et al. Caracterização biométrica de frutos
de coqueiro, Cocos nucifera L. variedade anã-verde, em
diferentes estádios de desenvolvimento. Revista Brasileira de
Fruticultura, v. 29, n. 2, p. 302-307, 2007.
BENASSI, A. C.; FANTON, C. J.; SANTANA, E. N. de. O
cultivo do coqueiro-anão-verde: tecnologias de produção.
Vitória, ES: Incaper, 2013. 120 p. il. (Incaper. Documentos,
227).
CARNEIRO, A. P. S. et al. Identidade de modelos não lineares
para comparar curvas de crescimento de bovinos da raça
Tabapuã. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 49, n. 1, p. 57-
62, 2014.
CAVALINI, F. C. et al. Maturity indexes for ‘Kumagai’ and
‘Paluma’ guavas. Revista Brasileira de Fruticultura, v. 28,
n. 2, p. 176-179, 2006.
FERNANDES, F. A. et al. Growth curves of meat-producing
mammals by von Bertalanffy’s model. Pesquisa Agropecuária
Brasileira, v. 54, e01162, 2019.
FERNANDES, T. J. et al. Parametrization effects in nonlinear
models to describe growth curves . Acta Scientiarum.
Technology, v. 37, n. 4, p. 397-402, 2015.
FERNANDES, T. J.; PEREIRA, A. A.; MUNIZ, J. A . Double
sigmoidal models describing the growth of coffee berries.
Ciência Rural, v. 47, n. 8, e20160646, 2017.
FERREIRA NETO, M. et al. Crescimento e produção de
coqueiro anão verde fertigado com nitrogênio e potássio.
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental,
v. 15, n. 7, p. 657-664, 2011.
JANE, S. A. et al. Adjusting the growth curve of sugarcane
varieties using nonlinear models. Ciência Rural, v. 50, n. 3,
e20190408, 2020.
JANE, S. A. et al. Comparison of polynomial and nonlinear
models of description of pepper growth. Revista Brasileira de
Ciências Agrárias, v. 14, n. 4, e7180, 2019.
LIMA, K. P. et al. Nonlinear models for use in description of
Boron accumulation in di erent parts of Jalo beans. Revista
Brasileira de Biometria, v. 35, n. 4, p. 834-861, 2017.
MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. M. C. Análise de séries
temporais. 2. ed. São Paulo: Edgard Blücher, 2006. 538 p.
MUIANGA, C. A. et al. Descrição da curva de crescimento de
frutos do cajueiro por modelos não lineares. Revista Brasileira
de Fruticultura, v. 38, n. 1, p. 22-32, 2016.
MUNIZ, J. A.; NASCIMENTO, M. S.; FERNANDES, T. J.
Nonlinear models for description of cacau fruit growth with
assumption violations. Revista Caatinga, v. 30, n. 1, p. 250-257,
2017.
PEREIRA, et al. Descrição do crescimento vegetativo do
cafeeiro cultivar Rubi MG 1192, utilizando modelos de
regressão. Coffee Science, v. 9, n. 2, p. 263-271, 2014.
PRADO, T. K. L. do et al. Ajuste do modelo logístico na
descrição do crescimento de frutos de coqueiro anão por meio de
algoritmos iterativos MCMC. Revista Brasileira de Biometria,
v. 31, n. 2, p. 216-232, 2013.
PRADO, T. K. L. do; SAVIAN, T. V.; MUNIZ, J. A. Ajuste
dos modelos Gompertz e Logístico aos dados de crescimento
de frutos de coqueiro anão verde. Ciência Rural, v. 43, n. 5,
p. 803-809, 2013.
R DEVELOPMENT CORE TEAM. R: a language and
environment for statistical computing. Vienna, 2020. Disponível
em: http://www.R-project.org. Acesso em: 26 abr. 2020.
RESENDE, J. M. et al. Colheita e manuseio pós-colheita. In:
ARAGÃO , W. M. (ed.). Coco pós colheita. Brasília: Embrapa,
2002, p. 35-41. (Série Frutas do Brasil, 29).Rev. Ciênc. Agron., v. 51, n. 3, e20154591, 2020 7
Study on the growth curve of the internal cavity of ‘Dwarf green’ coconut fruits
REZENDE, B. R. et al. Modeling the Growth of Forage
Legumes. Journal of Agricultural Science, v. 12, n. 5, p. 139-
144, 2020.
RIBEIRO, T. D. et al. Description of the growth of pequi fruits
by nonlinear models. Revista Brasileira de Fruticultura, v. 40,
n. 4, e949, 2018b.
RIBEIRO, T. D. et al. The use of the nonlinear models in the
growth of pears of ‘Shinseiki’ cultivar. Ciência Rural, v. 48,
n. 1, e20161097, 2018a.
SAS INSTITUTE. SAS procedures guide for computers. 6.
ed. Cary: NC, 2014. v. 3, 373p.
SILVA, É. M. da et al. Description of blackberry fruit growth
by nonlinear regression models. Revista Brasileira de
Fruticultura, v. 42, n. 2, e-177, 2020.
SOUSA, I. F. et al. Fitting nonlinear autoregressive models
to describe coffee seed germination. Ciência Rural, v. 44, n. 11,
p. 2016-2021, 2014.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2020 Revista Ciência Agronômica
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Atribuição
CC BY
Esta licença permite que outros distribuam, remixem, adaptem e criem a partir do seu trabalho, mesmo para fins comerciais, desde que lhe atribuam o devido crédito pela criação original. É a licença mais flexível de todas as licenças disponíveis. É recomendada para maximizar a disseminação e uso dos materiais licenciados. Ver o Resumo da Licença | Ver o Texto Legal
