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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSANTOS, V. S. dospt_BR
dc.contributor.authorMARTINS FILHO, S.pt_BR
dc.contributor.authorALVES, R. M.pt_BR
dc.contributor.authorMELO, G. de F.pt_BR
dc.date.accessioned2015-04-28T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2015-04-28T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2015-04-28pt_BR
dc.date.issued2013pt_BR
dc.identifier.citationSigmae, v. 2, n. 3, p. 107-114, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1014483pt_BR
dc.descriptionO objetivo deste trabalho foi verificar a influencia de sete diferentes substratos com quatro variedades de cupuaçuzeiro, por meio da abordagem bayesiana. O experimento foi realizado em Belém, PA, em delineamento inteiramente ao acaso, em arranjo fatorial 7 × 4, com cinco repetições. Foram analisadas as seguintes variáveis: massa total (g) e massa seca total (g). Para a análise bayesiana, foram consideradas prioris pouco informativas para os parâmetros. Foram geradas pelo amostrador de Gibbs, duas cadeias de tamanho 110.000 com as 10.000 iterações iniciais descartadas, e para assegurar a independência, foi considerado um espaçamento de 10 entre as amostras. A convergência das cadeias foi verificada por meio dos critérios de Geweke e Gelman & Rubin, implementados no pacote BOA do software livre R. Para a seleção do melhor modelo, utilizou-se o critério DIC, o qual indicou que o modelo mais parcimonioso, para ambas as variáveis analisadas, apresenta além da média, os efeitos de substrato, variedade e a interação entre elespt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectModelo linearpt_BR
dc.subjectAnovapt_BR
dc.titleAbordagem bayesiana na comparação de substratos em mudas de cupuaçuzeiro.pt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.date.updated2015-04-29T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroCupuaçupt_BR
dc.subject.thesagroMudapt_BR
riaa.ainfo.id1014483pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2015-04-29pt_BR
dc.contributor.institutionVINICIUS SILVA DOS SANTOS, UFV; SEBASTIÃO MARTINS FILHO, UFV; RAFAEL MOYSES ALVES, CPATU; GERLANE DE F. MELO, UFRA.pt_BR
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