Análise exploratória de conjuntos de dados obtidos durante a maturação de sementes de milho

portugais. O objetivo deste trabalho foi o de indicar, ou não, distribuições alternativas e assimétricas para a análise de dados que foram obtidos com os testes de germinação, frio e envelhecimento, peso de matéria seca e porcentagem de umidade medidos durante a maturação de sementes de milho. Para isto foi realizada uma análise exploratória dos dados obtidos de um experimento em que foram semeados três híbridos em três épocas distintas e cujas plantas tiveram as espigas amostradas dentro de cada parcela. O intervalo de coleta variou em quatro dias começando após o 23º e terminando no 59º dia após o florescimento. As distribuições estudadas foram a Normal, a Lognormal, a de Gumbel e a de Weibull. O valor numérico do logaritmo da função verossimilhança foi usado como indicativo do grau de ajustamento. Os resultados indicaram que distribuições diferentes da Normal podem ser uma alternativa para dados em porcentagem obtidos durante a maturação. O maior valor do logaritmo da função de verossimilhança foi obtido com o ajuste da distribuição de Gumbel para os dados germinativos em percentagem e a de Weibull para o peso da matéria seca acumulada e porcentagem de umidade.

anglais. This exploratory data analysis indicated the alternative use of asymetrical statistical distribution for data analysis from time to flowering until seed maturation is achieved. It was used data from the seed germination test, vigor tests, moisture content and seed dry weight as dependent variables. The hybrids corn seeds were planted in three diferent times of seeding and samples of plants were taken in each plot. The time interval of four days between each sample was used, starting in the 23rd and finishing in the 59th. The Normal, Lognormal, Gumbel and Weibull distribution was used to determine the highest numerical value of the loglikelihood as a test of goodness of fit. The highest numerical value of the loglikelihood was provided by the Gumbel distribution fit to the proportional data set but the seed dry weight and water content had a best fit to the Weibull distribution.