Pełnotekstowe zasoby PLDML oraz innych baz dziedzinowych są już dostępne w nowej Bibliotece Nauki.
Zapraszamy na https://bibliotekanauki.pl

PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Czasopismo

2014 | 51 | 2 | 171-179

Tytuł artykułu

An evaluation of the efficiency of plant protection products via nonlinear statistical methods – a simulation study

Treść / Zawartość

Warianty tytułu

Języki publikacji

EN

Abstrakty

EN
A nonlinear statistical approach was used to evaluate the efficiency of plant protection products. The methodology presented can be implemented when the observations in an experiment are recorded as success or failure. This occurs, for example, when following the application of a herbicide or pesticide, a single weed or insect is classified as alive (failure) or dead (success). Then a higher probability of success means a higher efficiency of the tested product. Using simulated data sets, a comparison was made of three methods based on the logit, probit and threshold models, with special attention to the effect of sample size and number of replications on the accuracy of the estimation of probabilities.

Wydawca

Czasopismo

Rocznik

Tom

51

Numer

2

Strony

171-179

Opis fizyczny

Daty

wydano
2014-12-01
online
2014-12-20

Twórcy

  • Department of Mathematical and Statistical Methods, Poznań University of Life Sciences, Wojska Polskiego 28, Poznań 60-637, Poland
  • Department of Mathematical and Statistical Methods, Poznań University of Life Sciences, Wojska Polskiego 28, Poznań 60-637, Poland
  • Department of Mathematical and Statistical Methods, Poznań University of Life Sciences, Wojska Polskiego 28, Poznań 60-637, Poland

Bibliografia

  • Bakinowska E., Kala R. (2007): An application of logistic models for comparison of varieties of seed pea with respect to lodging. Biometrical Letters 44(2): 143-154.
  • Bakinowska E., Pilarczyk W., Osiecka A., Wiatr K. (2012): Analysis of downy mildew infection of field pea varieties using the logistic model. Journal of Plant Protection Research 52(2): 264-270.
  • Burgos N.R., Tranel P.J., Streibig J.C., Davis V.M., Shaner D., Norsworthy J.K., Ritz C. (2013): Review: confirmation of resistance to herbicides and evaluation of resistance levels. Weed Science 61(1): 4-20.[Crossref]
  • Falconer D.S. (1960): Introduction to quantitative genetics. Ronald Press Co, New York.
  • Finney D.J. (1979): Bioassay and the practice of statistical inference. International Statistical Review 47(1): 1-12.[Crossref]
  • Moliński K., Szydłowski M., Szwaczkowski T., Dobek A., Skotarczak E. (2003): An algorithm for genetic variance estimation of reproductive traits under a threshold model. Archives of Animal Breeding 46(1): 85-91.
  • McCullagh P., Nelder J.A. (1989): Generalized linear models. 2nd. ed., Chapman and Hall, London.
  • Rao C.R., Toutenburg H. (1999): Linear Models. 2nd ed. Springer-Verlag, New York.
  • Ritz C., Pipper C.B., Strebig J.C. (2013): Analysis of germination data from agricultural experiments, European Journal of Agronomy 45: 1-6.[WoS][Crossref]
  • SAS Institute (1997): SAS/STAT software: Changes and enhancements through release 6.12. SAS Inst., Cary, NC, USA.
  • Sørensen D.A., Andersen S, Gianola D., Kørsgaard I. (1995): Bayesian inference in threshold models using Gibbs sampling. Genetics Selection Evolution 27: 229-249.[WoS][Crossref]
  • Sørensen D.A, Gianola D. (2002): Likelihood, Bayesian and MCMC methods in quantitative genetics. Springer-Verlag, New York.
  • Skotarczak E., Molińska A., Moliński K. (2002): Zastosowanie modelu progowego do oceny skuteczności działania wybranych herbicydów. Colloquium Biometryczne 32: 125-132.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikatory

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.doi-10_2478_bile-2014-0012
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.