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.
Termos para indexação:
AIC; pressuposições da ANOVA; Copaifera langsdorffii Desf; espécies florestais
Thumbnail
Thumbnail
