Modelo Logístico Bayesiano no estudo do crescimento de tomates

Conhecer o crescimento do tomateiro e de seus frutos, medido atraves do acumulo de biomassa ao longo do tempo, sao fundamentais para o manejo adequado e a deteccao de problemas no desenvolvimento das culturas. Este crescimento pode ser estudado por meio de varios modelos de regressao nao linear que podem ser usados para facilitar a interpretacao dos processos envolvidos no sistema de producao vegetal. Entre os modelos empiricos usados frequentemente para estimar o crescimento de plantas, e seus componentes, encontra-se a funcao logistica. Um dos metodos utilizados para estimar os parâmetros das curvas de crescimento e o metodo bayesiano. Este estudo teve como objetivo aplicar a metodologia bayesiana na descricao dos dados – reais e simulados - de crescimento do diâmetro de tomates, utilizando o modelo nao linear logistico. Os algoritmos para o amostrador de Gibbs e o Metropolis-Hastings foram implementados utilizando-se a linguagem R. A condicao de convergencia das cadeias foi verificada por meio do criterio de Raftery & Lewis, que esta disponivel no pacote BOA (“Bayesian Output Analysis”) do software R. A metodologia bayesiana mostrou-se eficiente na estimacao dos parâmetros da curva de crescimento, e as estimativas mostraram-se coerentes com os valores relatados na literatura.