Por que analisar experimentos de germinação usando os Modelos Lineares Generalizados?
| Autor: | Lúcio Borges de Araújo, Denise Garcia de Santana, Fábio Janoni Carvalho |
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| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: |
Generalized linear model
espécies florestais Quantitative Biology::Tissues and Organs forest species lcsh:Plant culture Quantitative Biology::Cell Behavior Normal distribution 0504 sociology Goodness of fit Bayesian information criterion pressuposições da ANOVA Statistics AIC ANOVA assumptions Statistics::Methodology lcsh:SB1-1110 Mathematics Component (thermodynamics) 05 social sciences 050401 social sciences methods 04 agricultural and veterinary sciences Confidence interval Copaifera langsdorffii Desf Binomial distribution 040103 agronomy & agriculture 0401 agriculture forestry and fisheries Analysis of variance Agronomy and Crop Science |
| Zdroj: | Journal of Seed Science, Volume: 40, Issue: 3, Pages: 281-287, Published: SEP 2018 Journal of Seed Science, Vol 40, Iss 3, Pp 281-287 Journal of Seed Science v.40 n.3 2018 Journal of Seed Science Associação Brasileira de Tecnologia de Sementes (ABRATES) instacron:ABRATES |
| Popis: | We compared the goodness of fit and efficiency of models for germination. Generalized Linear Models (GLMs) were performed with a randomized component corresponding to the percentage of germination for a normal distribution or to the number of germinated seeds for a binomial distribution. Lower levels of Akaikes’s Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC) combined, data adherence to simulated envelopes of normal plots and corrected confidence intervals for the means guaranteed the binomial model a better fit, justifying the importance of GLMs with binomial distribution. Some authors criticize the inappropriate use of analysis of variance (ANOVA) for discrete data such as copaiba oil, but we noted that all model assumptions were met, even though the species had dormant seeds with irregular germination. Resumo: A qualidade do ajuste e eficiência de modelos de germinação foram comparadas. Modelos Lineares Generalizados (MLGs) foram executados com o componente aleatório correspondendo ao percentual de germinação para a distribuição normal e o número de sementes germinadas para a distribuição binomial. Baixos valores do Critério de Informação de Akaike (AIC) e do Critério de Informação Bayesiano (BIC), ajuste aos envelopes simulados dos Normal plots e intervalos de confiança corretos para as médias justificam a importância do uso dos MLGs com distribuição binomial. Alguns autores criticam o uso inapropriado da análise de variância (ANOVA) para dados discretos como a germinação de copaíba, mas todas as pressuposições do modelo foram atendidas, mesmo a espécie possuindo sementes dormentes e germinação irregular. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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