Avaliação dos modelos Probit e Logit com aplicação na longevidade de sementes de soja

Abstract

O estudo da longevidade é uma ferramenta importante na análise da qualidade fisiológica em sementes. A modelagem da curva de sobrevivência em sementes permite a predição do seu período de vida, que baliza os mais variados estudos em conservação e tecnologia de sementes. O modelo de Probit foi inicialmente proposto como o modelo ideal para predição da longevidade das sementes, contudo, estudos têm reportado certa dificuldade de predição do modelo em diferentes condições de estresse e armazenagem a que as sementes são submetidas. A equação da viabilidade em sementes a partir do modelo de Probit permite calcular o valor do P50, que é o período em que um lote de sementes leva para perder 50% da sua viabilidade. O modelo de Logit é similar ao de Probit, com a vantagem de ser mais simples, e de se adequar melhor ao comportamento dos dados com caudas pesadas. Assim, o objetivo deste estudo foi avaliar os modelos de Probit e Logit quanto a sua robustez na predição da longevidade das sementes. Para tanto, sementes de soja foram selecionadas quanto ao seu vigor, em delineamento inteiramente casualizado, e armazenadas à 35°C e 75% de umidade relativa, até que fosse constatada sua morte, por meio de testes de germinação realizados periodicamente. A construção das curvas de sobrevivência, após o experimento encerrado, permitiu a análise dos modelos de Probit e Logit, por meio dos parâmetros R2, Rajustado, e do coeficiente de correlação de Pearson. O estudo da normalidade dos resíduos também foi realizado para avaliação dos modelos. Os resultados deixaram evidentes a superioridade do modelo de Logit para a predição da longevidade, quando comparado com o modelo de Probit. Os testes de normalidade de Lilliefors, Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk e Normal Q-Q plot, mostraram que os dados da sobrevivência tiveram melhor aproximação da distribuição logística, do que da distribuição normal. Portanto, a função de ligação Logit é a mais adequada para predição da longevidade em sementes de soja. Em outro estudo, foi aplicado o modelo de Logit para distinção do vigor em sementes de soja tratadas com magneto priming. A aplicação do modelo revelou que sementes de soja, tratadas com micro-ondas na frequência de 2.45 GHz e potência de 0.2 W/g, durante 15 min trouxe incremento no valor do P50, além de aumentar a germinação e vigor das sementes avaliadas. O estudo demonstrou que o modelo de Logit também é robusto para predição do P50 em condições de alta temperatura.

The study of longevity is an important tool in the analysis of physiological quality in seeds. The modeling of the survival curve in seeds allows the prediction of their half time life, which could be used to reference for the most varied studies on conservation and seed technology. The Probit model was initially proposed as the ideal model for seed longevity prediction, however, studies have reported about some errors found after applying the model under different stress and storage conditions in which seeds are submitted. The seed viability equation from the Probit model allows to calculate the value of P50, which is the period in which a seed lot loss 50% of its viability. The Logit model is similar to the Probit model, with the advantage of being simpler and better suited to heavy tails data, as occurs in seed longevity data. The aim of this study was to evaluate the Probit and Logit models for their robustness in predicting seed longevity. For this purpose, soybean seeds were selected according to their vigor, in a completely randomized design, and stored in 35 °C and 75% relative humidity until their death was verified by periodic germination tests. The construction of survival curves, after the experiment ended, allowed the analysis of Probit and Logit models, through the parameters R2 , Radjusted, and the Pearson correlation coefficient. The study of the normality of the residues was also performed to evaluate the models. The results showed the superiority of the Logit model for predicting longevity when compared to the Probit model. The tests of normality of Lilliefors, Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk and Normal Q-Q plot, showed that the survival data had a better approximation of the logistic distribution, than of the normal distribution. Therefore, the Logit function is the most suitable for predicting longevity in soybean seeds. In this study, the Logit model was applied to distinguish vigor in soybean seeds treated with magneto priming. The application of the model revealed that microwave-treated soybean seeds at a frequency of 2.45 GHz and a power of 0.2 W/g for 15 min brought an increase in the P50 value, besides increasing the germination and vigor of the seeds evaluated. The study demonstrated that the Logit model is also robust for predicting P50 under high temperature conditions.