Statistical models to describe the fruit growth pattern in sweet orange "Valencia late" | Modelos estadísticos para describir el patrón de crecimiento de frutos de naranjo dulce "Valencia late"

Spanish; Castilian. El objetivo del presente trabajo fue encontrar el modelo estadístico que mejor describa el patrón de crecimiento de frutos de naranjo dulce var. "Valencia late" en los departamentos de Concepción (chacra 1) y General Paz (chacra 2), provincia de Corrientes, Argentina. Para ajustar dichas curvas de crecimiento se evaluaron y compararon los modelos de tipo sigmoideo: Logístico, Gompertz, Weibull, Morgan Mercer Flodin, Richards, y reparametrizaciones de los modelos Logístico y Gompertz. Como criterios de selección del modelo, se compararon las magnitudes de las medidas de no linealidad y las estimaciones de la varianza residual para los distintos modelos y reparametrizaciones evaluadas. La combinación modelo-datos-parametrización más adecuada para describir el crecimiento de frutos de naranjo dulce "Valencia late" fue la quinta parametrización del modelo Logístico: y = 1/alfa + exp(beta)gamma Ex. En este modelo, beta y gamma presentan valores similares para todos los tamaños de fruto en la chacra 1, y diferentes valores por tamaño de fruto en la chacra 2; los valores de alfa difieren entre tamaño de frutos en ambas chacras. Por esta razón, es necesaria una familia de curvas para las diferentes situaciones

English. The objective of the present work was to find the statistical model that best describes the pattern of fruit growth of sweet orange "Valencia late" in the departments of Concepción (orchard 1) and General Paz (orchard 2), province of Corrientes, Argentina. In order to fit the growth curves, models of sigmoid type: Logistic, Gompertz, Weibull, Morgan Mercer Flodin, Richards, and reparameterizations of the Logistic and Gompertz models, were evaluated and compared. As criteria for selecting the model, measures of nonlinearity and estimates of residual variance for the different models and reparameterizations were compared. The model found to be most suitable to describe "Valencia late" orange fruit growth was the fifth parameterization of Logistic model: y = 1/alpha + exp(beta)gamma Ex. In this model, beta and gamma had similar values on all fruit sizes in orchard 1, but different values for fruit sizes in orchard 2; alpha values varied for both orchards between fruit sizes. For this reason, a family of curves will be necessary for different situations.