@PHDTHESIS{ 2019:177346590,
 	title = {Métodos geradores de modelos de crescimento e decrescimento aplicados às ciências agrárias},
 	year = {2019},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8149",
 	abstract = "Os objetivos deste trabalho foram: propor métodos geradores de modelos de crescimento e decrescimento aplicado nas ciências agrárias e propor modelos a partir destes métodos. A presente tese divide-se em cinco capítulos. O primeiro capítulo consiste numa revisão bibliográfica dos temas relacionados à curvas de crescimento e fazemos um apanhado dos modelos não-lineares mais utilizados. No segundo capítulo, apresenta-se o método gerador de modelos de crescimento e decrescimento e também foi realizado o desenvolvimento de um novo modelo não linear a partir do método apresentado para o primeiro artigo da
 tese. Além disto, propõe-se um novo modelo não linear para descrição de crescimento de caprinos e ovinos a partir do método. Para as aplicações do novo modelo proposto foi utilizado a base de dados de caprinos SRD apresentado no trabalho de Cavalcante et al. (2013) e dados de ovinos da raça Santa Inês oriundo do trabalho de Sarmento et al. (2006a). O modelo proposto foi comparado, estatisticamente, com os modelos não lineares
 Logístico, Von Bertalanffy, Brody, Gompertz e Richards. A estimação dos parâmetros para os modelos foi feita pelos métodos de mínimos quadrados e pelo processo iterativo de Levenberg-Marquardt do programa IBM SPSS Statistics 1.0. Posteriormente, a seleção do melhor modelo, para descrever as curvas de crescimento, teve como base o quadrado médio do resíduo (QMR), critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação Bayesiano (BIC), desvio médio absoluto (DMA) e coeficiente de determinação ajustado R2
 aj.. Já para o terceiro capítulo trazemos um novo método gerador de modelos, obtidos a partir de combinações de modelos existentes, denominados de métodos construtores, além do mais, propomos um modelo para descrever a curva da cinética de produção de gases pela técnica in vitro semiautomática de diferentes acessos de dez genótipos de amendoim forrageiro. As leitura da produção de gases foram de dois, quatro, seis, oito, dez, 12, 14, 17, 20, 24, 28, 32, 48, 72, e 96 horas de incubação. O coeficiente de determinação ajustado (R2
 aj.), quadrado médio do resíduo (QMR), desvio médio absoluto (DMA), critério de informação de Akaike (AIC) e critério Bayesiano de Schwarz (BIC) foram utilizados para escolha do modelo de melhor ajuste das curvas. Entende-se que este capítulo é de fundamental importância para a sustentação do artigo apresentado no quarto capítulo desta tese. O capítulo quatro é constituído de uma proposta de novo modelo a partir da combinação dos modelos Logístico e Von Bertalanffy, a partir do método construtor (i) do capítulo três, afim de comparar e/ou identificar com o modelo logístico bicompartimental aquele que apresenta maior qualidade de ajuste à curva de cinética de produção cumulativa de gases (PCG) das silagens de girassol, de milho e de suas misturas. A estimação dos parâmetros foi feita pelo método dos mínimos quadrados utilizando o algoritmo de Gauss-Newton implementado na função nls do software R. A qualidade de ajuste dos modelos foi medida pelo o coeficiente de determinação ajustado (R2 aj.), quadrado médio do resíduo (QMR), desvio médio absoluto (DMA), critério de informação de Akaike (AIC), critério Bayesiano de Schwarz (BIC) e a eficiência relativa (ER). No capítulo cinco são apresentadas as considerações finais sobre o trabalho. Os resultados mostram que os modelos propostos foram superiores aos outros modelos comumente utilizados para estudo das curvas de crescimento animal e/ou para descrever a cinética de produção de gases in vitro.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}