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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
29/08/2006 |
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Data da última atualização: |
01/06/2022 |
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Autoria: |
GOMES, D. M. P. A.; ÁVILA, Z. R.; PÁDUA, R. R.; ALVARENGA, D. O.; MELLO, S. C. M. |
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Título: |
Avaliação de substratos sólidos para produção de esporos de Trichoderma spp. |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
Fitopatologia Brasileira, v. 31, suppl., ago. 2006. Anais do: CONGRESSO BRASILEIRO DE FITOPATOLOGIA, 39.; ANNUAL MEETING OF THE BRAZILIAN PHYTOPATHOLOGICAL SOCIETY, 39., 2006, Salvador, BA. |
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Páginas: |
p. S225. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Biocontrole; Produção de esporos; Trichoderma spp. |
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Thesagro: |
Sclerotinia Sclerotiorum; Sclerotium Rolfsii. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
13/09/2017 |
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Data da última atualização: |
13/09/2017 |
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Autoria: |
MACEDO, L. R. de; CECON, P. R.; SILVA, F. F.; NASCIMENTO, M.; PUIATTI, G. A.; OLIVEIRA, A. C. R. de; PUIATTI, M. |
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Afiliação: |
Leandro Roberto de Macedo, Universidade Federal de Juiz de Fora/Departamento de Economia/Campus Governador Valadares; Paulo Roberto Cecon, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Estatística; Fabyano Fonseca e Silva, UFV/Departamento de Zootecnia; Moysés Nascimento, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Estatística; Guilherme Alves Puiatti, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Estatística; Ana Carolina Ribeiro de Oliveira, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Estatística; Mario Puiatti, UFV/Departamento de Fitotecnia. |
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Título: |
Bayesian inference for the fitting of dry matter accumulation curves in garlic plants. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 8, p. 572-581, fev. 2017. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Inferência bayesiana para o ajuste de curvas do acúmulo de matéria seca em plantas de alho. |
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Conteúdo: |
The objective of this work was to identify nonlinear regression models that best describe dry matter accumulation curves over time, in garlic (Allium sativum) accessions, using Bayesian and frequentist approaches. Multivariate cluster analyses were made to group similar accessions according to the estimates of the parameters with biological interpretation (β1 and β3). In order to verify if the obtained groups were equal, statistical tests were applied to assess the parameter equality of the representative curves of each group. Thirty garlic accessions were used, which are kept by the vegetable germplasm bank of Universidade Federal de Viçosa, Brazil. The logistic model was the one that fit best to data in both approaches. Parameter estimates of this model were subjected to the cluster analysis using Ward?s algorithm, and the generalized Mahalanobis distance was used as a measure of dissimilarity. The optimal number of groups, according to the Mojena method, was three and four, for the frequentist and Bayesian approaches, respectively. Hypothesis tests for the parameter equality from estimated curves, for each identified group, indicated that both approaches highlight the differences between the accessions identified in the cluster analysis. Therefore, both approaches are recommended for this kind of study. |
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Palavras-Chave: |
Agrupamento multivariado de curvas; Análise de agrupamento; Modelo não linear; Multivariate clustering curves. |
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Thesagro: |
Allium Sativum. |
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Thesaurus NAL: |
Cluster analysis; Nonlinear models. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/163739/1/Bayesian-inference-for-the-fitting.pdf
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Marc: |
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650 $aCluster analysis
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700 1 $aPUIATTI, M.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 52, n. 8, p. 572-581, fev. 2017.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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