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Revista agronómica del noroeste argentino

Print version ISSN 0080-2069On-line version ISSN 2314-369X

Abstract

ORTIZ, N. del V. et al. Modelación estadística de la emergencia de tallos de caña de azúcar. Rev. agron. noroeste arg. [online]. 2015, vol.35, n.2, pp.73-80. ISSN 0080-2069.

Se realizó el modelado estadístico de  la emergencia de tallos de dos variedades de caña de azúcar  (CP 65-357 y LCP 85-384) provenientes de caña semilla saneada por dos metodologías: micro propagación e hidro termoterapia. El objetivo de este trabajo fue la modelación de curvas de crecimiento mediante el ajuste no lineal logístico para evaluar el efecto de las variedades, de las metodologías de saneamiento y de su interacción, sobre la evolución temporal del número de tallos. Se realizaron tres repeticiones por metodología y variedad  para cada repetición se usó una parcela que se consideró como unidad experimental. A partir del análisis descriptivo de los datos se seleccionó el ajuste. Inicialmente se aplicó un modelo no lineal de efectos fijos, pero debido a la varianza no constante de los datos se aplicó modelación con efectos aleatorios para datos longitudinales donde la unidad o sujeto fue la parcela. Los parámetros correspondientes a la asíntota horizontal y al valor medio de crecimiento se consideraron como efectos aleatorios con el objeto de disminuir la variabilidad. Los resultados mostraron significación en algunas de las estimaciones de los parámetros de la regresión logística. La asíntota horizontal y el número de días necesarios, desde la plantación, para alcanzar el 50 % de la brotación máxima fueron significativas para variedad, mientras que la metodología y la interacción no resultaron significativas. Se analizaron los supuestos distribucionales de los residuos y de los efectos aleatorios que resultaron adecuados y se verificó la varianza constante de los residuos. Se concluye que el modelo propuesto explica adecuadamente el comportamiento de los datos del porcentaje de emergencia de tallos por metro.

Keywords : Datos longitudinales; Regresión logística; Modelos no lineales; Modelos mixtos; R..

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