Modelado estadístico de la brotación potencial de caña de azúcar en un experimento factorial 3x3x2

Resumen

          El objetivo del trabajo fue modelar la evolución temporal de la brotación potencial en caña de azúcar, en el contexto de un experimento factorial 3x3x2. El modelado se hizo mediante el modelo logístico de tres parámetros, utilizándose modelos mixtos no lineales. Se trabajó con caña semilla de tres variedades (LCP 85-384, CP 65-357 y CP 48-103), tres épocas de cosecha (mayo, agosto y octubre) y dos orígenes de la semilla (micropropagación y propagación convencional por estacas termotratadas). Las unidades experimentales se ubicaron en un arreglo factorial 3x3x2 completamente aleatorizado con dos repeticiones. Se registró diariamente el número de yemas brotadas, desde el día siguiente al de plantación hasta los 21 días. En modelos mixtos, la selección de los efectos asociados con un parámetro particular se hizo mediante una selección hacia atrás. Una vez seleccionados los efectos significativos, se evaluó si el efecto aleatorio correspondiente era necesario. El mismo procedimiento se siguió con el resto de los parámetros. La heterocedasticidad se corrigió mediante una función de potencia de varianza, y para la autocorrelación de residuales se usó un modelo autoregresivo de orden 1. Luego del análisis, se concluye que el empleo de la metodología de modelos mixtos no lineales es una herramienta adecuada y poderosa para el análisis de datos obtenidos en experimentos factoriales donde se realizan mediciones repetidas cada cierto intervalo de tiempo.

ABSTRACT

Statistical modeling of sugar cane potential bud sprouting within the context of a 3x3x2 factorial experiment

          The aim of this study was to model sugarcane potential bud sprouting temporal evolution within the context of a 3x3x2 factorial experiment. Statistical modeling was accomplished by means of a three-parameter logistic model using nonlinear mixed models. The trial was carried out with seed cane from three varieties (LCP 85-384, CP 65-357 and CP 48-103), considering three harvesting dates (May, August, and October) and two seed cane origins (micropropagation and hot water treatment). Experimental units were distributed in a 3x3x2 completely randomized factorial arrangement with two replicates. The number of sprouts was recorded from the day after plantation up to the 21^st day. The selection of effects associated with a particular parameter was made by means of backward selection. Once the significant effects were selected, the need for the corresponding random effect was tested. The same procedure was followed with the rest of the parameters. Heteroscedasticity was corrected using a power variance function and autocorrelation of residuals was included as an order 1 autoregressive model. After statistical modeling, the conclusion to be drawn is that the methodology of nonlinear mixed models is an adequate and powerful tool when analyzing data obtained from factorial experiments, where repeated  measurements over a period of time have been recorded.