Regressão linear múltipla envolvendo variáveis biológicas e ambientais na simulação de indicadores da composição química de grãos de aveia

Abstract

Modelos de regressão linear múltipla podem simular com eficiência as alterações da concentração de nutrientes em grãos da aveia. O objetivo do trabalho é definir as variáveis potenciais para construção de regressões lineares múltiplas voltadas a simulação de variáveis ligadas a qualidade
nutricional de grãos da aveia em função de doses de nitrogênio e de elementos meteorológicos. O delineamento experimental foi de blocos casualizados com quatro repetições, seguindo um esquema fatorial 4x2 para os fatores doses de nitrogênio, e cultivares, respectivamente, nos anos agrícolas de 2011 a 2016. Foi utilizado a técnica de Stepwise para selecionar as variáveis independentes que influenciam de forma significativa na variável dependente, para assim compor os modelos de regressão linear múltipla. As variáveis selecionadas para compor os modelos se mostraram eficientes para simular a concentração de proteína, fibra e amido contidos nos grãos de aveia. Os modelos  encontrados mostraram simulações adequadas para gerar prognósticos de qualidade química dos grãos.