ABSTRACT - Multivariate analysis helps to understand the relationships between dependent variables; this methodology has great potential in several areas of knowledge. The aim of this study was to adjust and compare the univariate and multivariate Gompertz and Logistic nonlinear models to describe the productive traits of sunn hemp (Crotalaria juncea L.). Two uniformity trials were performed, and the following productive traits were analyzed in 376 sunn hemp plants along 94 days of observations (four plants per day): the fresh mass of leaves (FML), the fresh mass of stem (FMS), and the fresh mass of the aerial parts (FMAP). The Gompertz and Logistic univariate models were adjusted for each productive trait. To adjust the multivariate models, the errors covariance matrix was calculated. The matrix (Cholesky factor) was obtained for each trait, and the multivariate Gompertz (GG) and Logistic (LL) nonlinear models were generated, together with the combination of both models (GL and LG). To define the best model, the residual standard deviation (RSD), the determination coefficient (R2), the Akaike information criterion (AIC), the mean absolute deviation (MAD), and the measures of intrinsic nonlinearity (INL) and parametric nonlinearity (PNL) were calculated. The nonlinear multivariate model LL was adequate and achieved satisfactory results to describe the productive traits of sunn hemp.
RESUMO - A necessidade de entender o relacionamento entre variáveis dependentes faz da análise multivariada uma metodologia com grande potencial de aplicação em várias áreas do conhecimento. Objetivou-se ajustar e comparar os modelos não lineares univariados e multivariados de Gompertz e Logístico, utilizados na descrição dos caracteres produtivos de crotalária juncea (Crotalaria juncea L.). Foram realizados dois ensaios de uniformidade. Foram avaliados os caracteres produtivos: massa de matéria fresca de folha (MFF), massa de matéria fresca de caule (MFC) e massa de matéria fresca de parte aérea (MFPA), durante 94 dias, sendo avaliadas quatro plantas por dia, totalizando 376 plantas. Os modelos univariados de Gompertz e Logístico foram ajustados para cada caractere produtivo. Para o ajuste dos modelos multivariados, calculou -se a matriz de covariância dos erros. Obteve-se a matriz (fator de Cholesky) para cada caractere e foram gerados os modelos não lineares multivariados de Gompertz (GG), Logístico (LL) e a combinação de ambos os modelos (GL e LG). Para definição do melhor modelo, utilizou-se o desvio padrão residual (DPR), o coeficiente de determinação (R²), critério de informação de Akaike (AIC), desvio médio absoluto (DMA), medida de não linearidade intrínseca (LI) e medida de não linearidade paramétrica (LP). O modelo não linear multivariado LL foi adequado e obteve resultados satisfatórios para descrever os caracteres produtivos de crotalária juncea.
Palavras-chave: Crotalaria juncea L.. Análise multivariada. Massa de matéria fresca. Modelagem do crescimento