AgroReg: main regression models in agricultural sciences implemented as an R Package

Regression analysis is highly relevant to agricultural sciences since many of the factors studied are quantitative. Researchers have generally used polynomial models to explain their experimental results, mainly because much of the existing software perform this analysis and a lack of knowledge of other models. On the other hand, many of the natural phenomena do not present such behavior; nevertheless, the use of non-linear models is costly and requires advanced knowledge of language programming such as R. Thus, this work presents several regression models found in scientific studies, implementing them in the form of an R package called AgroReg. The package comprises 44 analysis functions with 66 regression models such as polynomial, non-parametric (loess), segmented, logistic, exponential, and logarithmic, among others. The functions provide the coefficient of determination (R2), model coefficients and the respective p-values from the t-test, root mean square error (RMSE), Akaike's information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC), maximum and minimum predicted values, and the regression plot. Furthermore, other measures of model quality and graphical analysis of residuals are also included. The package can be downloaded from the CRAN repository using the command: install.packages("AgroReg"). AgroReg is a promising analysis tool in agricultural research on account of its user-friendly and straightforward functions that allow for fast and efficient data processing with greater reliability and relevant information.

Estimation of cropland prices in Rio Grande do Sul by multiple linear regression and principal component analysis / Estimação do preço das lavouras no Rio Grande do Sul por meio de regressão linear múltipla e análise de componentes principais

This study aimed to price croplands in Rio Grande do Sul State (southern Brazil) and point which variables had the most significant impact on prices. The main purpose was achieved using multiple linear regression and principal component analysis. The variables used in this study were planted area, production, price, and yield of the commodities soybean, wheat, and corn. The period under analysis was from January 1994 to December 2017 (biannual observations). Multiple linear regression showed that five variables contributed to land pricing, being three related to soybean and two to wheat. Multivariate analysis grouped the investigated variables into clusters and indicated their influence, in addition to providing information on land prices and reducing variable dimensionality from fourteen original variables to three principal components to be analyzed. The two analyses complemented each other so that the croplands' price was explained by three variables, in which two corroborated in constructing the pricing model for croplands.

Este estudo teve como objetivo a precificação de terra para lavouras no Rio Grande do Sul e apresentar quais variáveis possuem maior impacto no preço. O objetivo foi alcançado por meio da aplicação da análise de regressão linear múltipla e de componentes principais. Variáveis relacionadas às commodities soja, trigo e milho, como a área plantada, produção, cotação e rendimento, formaram o banco amostral para as duas metodologias, compreendendo o período de janeiro de 1994 a dezembro de 2017, em observações bianuais. A regressão linear múltipla mostrou que três variáveis relacionadas à soja e duas ao trigo contribuem na precificação das terras. A análise multivariada agrupou as variáveis investigadas, indicando a influência entre as mesmas, fornecendo informações sobre o preço de terras e diminuindo a dimensionalidade do problema de 14 variáveis originais para três componentes a serem analisados. As duas análises se complementaram de forma que o preço de terras foi explicado por três variáveis e duas corroboraram na construção do modelo de precificação das lavouras.

Empirical impact of financial service access on farmers income in Ghana / Impacto empírico do acesso a serviços financeiros na renda dos agricultores em Gana

The impact of access to financial services (AFS) and access to informal financial services (AIFS) on farmer income is examined in this study. After a multi-stage random sampling procedure, the study used a sample size of 478 people from two regions in Ghana. The endogenous treatment regression (ETR) model was used to account for selection bias while the unconditional quantile regression (UQR) model was used for a heterogenous analysis. The findings showed that education, financial literacy, IT access, farm size, and distance were all factors of access to financial services. Similarly, the findings revealed a positive and statistically significant link between household income and access to formal financial services. Similarly, there was a positive and significant association between access to informal financial services and household income. The findings showed that access to formal and informal financial services has different effects on household income. As a result, the effects of access to financial services on income varied by quantile. Based on the findings of the study, we developed policies to boost financial services accessibility as a means of increasing household income.

O impacto do acesso a serviços financeiros (AFS) e acesso a serviços financeiros informais (AIFS) na renda do agricultor é examinado neste estudo. Após um procedimento de amostragem aleatória em vários estágios, o estudo utilizou uma amostra de 478 pessoas de duas regiões de Gana. O modelo de regressão de tratamento endógeno (ETR) foi usado para explicar o viés de seleção, enquanto o modelo de regressão quantílica incondicional (UQR) foi usado para uma análise heterogênea. Os resultados mostram que educação, alfabetização financeira, acesso a TI, tamanho da fazenda e distância foram fatores de acesso a serviços financeiros. Da mesma forma, os resultados revelaram uma ligação positiva e estatisticamente significativa entre a renda familiar e o acesso a serviços financeiros formais. Da mesma forma, houve associação positiva e significativa entre acesso a serviços financeiros informais e renda familiar. Os resultados mostram que o acesso a serviços financeiros formais e informais tem efeitos diferentes na renda familiar. Como resultado, os efeitos do acesso a serviços financeiros sobre a renda variaram por quantil. Com base nos resultados do estudo, desenvolvemos políticas para aumentar a acessibilidade dos serviços financeiros como forma de aumentar a renda familiar.

Combined agricultural practices in millet and cactus: phyllochron, structural characteristics and relations with yield

Variation in rainfall affects crops; therefore, agricultural practices become essential for forage production in semi-arid regions. This study aimed to evaluate the influence of different agricultural practices on phyllochron, structural characteristics of forage cactus and millet, and their relations with crop yield using the principal component analysis (PCA). The design was in randomized blocks, with six treatments: sole cropped cactus without straw mulching, sole cropped cactus with straw mulching, sole cropped millet without straw mulching, sole cropped millet with straw mulching, and cactus intercropping with millet, with and without straw mulching, each with four replicates. There were three cactus cycles and nine millet cycles (three cycles of cultivars BRS1501 and six of IPA Bulk-1-BF). Biometric parameters were evaluated monthly, while yield was determined after the crop harvest. Phyllochron was determined with the regression analysis. The PCA was applied to structural characteristics and yield. The systems adopted did not influence the structural characteristics of cactus and millet ( p > 0.05), except for cladode thickness, which increased with straw mulching. Phyllochron of the millet reduced when the crop was intercropped. The structural characteristics of cladode length, width, and thickness influenced crop yield, mainly in systems with straw mulching. Straw mulching and intercropping alter phyllochron of cactus and millet. The adoption of straw mulching has a more significant relationship with cactus yield, whereas biometric variables influence crop yield for millet, not the cropping system.(AU)

Retrieval of leaf chlorophyll content in Gannan navel orange based on fusing hyperspectral vegetation indices using machine learning algorithms / Recuperação do teor de clorofila de folhas em laranja do umbigo Gannan com base na fusão de índices de vegetação hiperespectral usando algoritmos de inteligência artificial

Estimating leaf chlorophyll contents through leaf reflectance spectra is efficient and nondestructive. The literature base regarding optical indices (particularly chlorophyll indices) is wide ranging and extensive. However, it is without much consensus regarding robust indices for Gannan navel orange. To address this problem, this study investigated the performance of 19 published indices using RDS (raw data spectrum), FDS (first derivative data spectrum) and SDS (second derivative data spectrum) for the estimation of chlorophyll content in navel orange leaves. The single spectral index and combination of multiple spectral indices were compared for their accuracy in predicting chlorophyll a content (Chla), chlorophyll b content (Chlb) and total chlorophyll content (Chltot) content in navel orange leaves by using partial least square regression (PLSR), adaboost regression (AR), random forest regression (RFR), decision tree regression (DTR) and support vector machine regression (SVMR) models. Through the comparison of the above data in three datasets, the optimal modeling data set is RDS data, followed by FDS data, and the worst is SDS data. In modeling with multiple spectral indices, good results were obtained for Chla (NDVI750, NDVI800), Chlb (Datt, DD, Gitelson 2) and Chltot (Datt, DD, Gitelson2) by corresponding index combinations. Overall, we can find that the AR is also the best regression method judging by prediction performance from the results of single spectral index models and multiple spectral indices models. In comparison, result of multiple spectral indices models is better than single spectral index models in predicting Chla and Chltot content using FDS data and SDS data, respectively.

Estimar os teores de clorofila foliar através de espectros de refletância foliar é eficiente e não destrutivo, a base da literatura sobre índices ópticos (principalmente índices de clorofila) é ampla e extensa. No entanto, não há muito consenso sobre índices robustos para a laranja de Gannan. O estudo investigou o desempenho de 19 índices publicados usando RDS (espectro de dados brutos), FDS (espectro de dados de primeira derivada) e SDS (espectro de dados de segunda derivada) para a estimativa do teor de clorofila em folhas de laranja de umbigo. Os índices espectrais foram comparados quanto à sua precisão na previsão do teor de clorofila a (Chla), teor de clorofila b (Chlb) e teor de clorofila total (Chltot) em folhas de laranja de umbigo usando regressão dos mínimos quadrados parcial (PLSR), regressão adaboost (AR), modelos de regressão de floresta aleatória (RFR), regressão de árvore de decisão (DTR) e regressão de máquina de vetor de suporte (SVMR). Através da comparação dos dados acima em três conjuntos de dados, o conjunto de dados de modelagem ideal são os dados RDS, seguidos pelos dados FDS, e o pior são os dados SDS. Na modelagem com vários índices espectrais, bons resultados foram obtidos para Chla (NDVI750, NDVI800), Chlb (Datt, DD, Gitelson 2) e Chltot (Datt, DD, Gitelson2) por combinações de índices correspondentes. No geral, podemos descobrir que o AR também é o melhor método de regressão a julgar pelo desempenho de previsão dos resultados de modelos de índice espectral único e modelos de índices espectrais múltiplos. Em comparação, o resultado de modelos de índices espectrais múltiplos é melhor do que os modelos de índices espectrais únicos na previsão do conteúdo de Chla e Chltot usando dados FDS e dados SDS, respectivamente.

Economic valuations for technical indicators in sheep production / Valoração econômica para indicadores técnicos na produção de ovinos

The objectives of this work were to identify and model the interrelationships among zootechnical indicators manifested in sheep production from an intensive system in Brazil and to ascertain the impact of these indicators on the economic and productive outcomes from management operations. To this end, two multiple regression models were developed to determine which indicators had influence, and in what proportion, on the quantity of kilograms of lambs sold in the system. In order to determine the effects of the FAMACHA© scores on ewes during breeding and lambing, as related to the production quantity in kilograms of weaned sheep, two analyses of one-factor variance were designed, in which the absolute (AEV) and relative (REV) economic values were assigned to zootechnical indicators. This approach was taken in order to verify which indices have the greatest effects on profit and, consequently, should be prioritized in the selection criteria. The primary indicators were found to be the prolificacy, ewe weight at lambing, ewe age at lambing, average daily gain, offspring survival and the FAMACHA© score of the ewe at birth and at lambing; their significance (P<0.05) determined the number of kilograms of lambs produced in the system. The indicator with the highest AEV and REV was the age of the ewe at lambing, with US$ 3.78 year-1 ewe-1and 54.09%, respectively. FAMACHA© score 1 provided the highest return to the system, with an absolute economic value of US$ 1.09 ewe-1 at breeding and US$ 1.71 ewe-1 at lambing. Scores 4 and 5 caused damage to both breeding and lambing, with -US$ 1.15 ewe-1 and -US$ 1.44 ewe-1 for score 4, and -US$ 1.24 ewe-1 and -US$ 1.76 ewe-1 for score 5 at breeding and at lambing, respectively. The findings indicated that the producer can manipulate the flock culling rate to increase the age of the dams in order to guarantee a greater productivity of sheep. Another indication would be to apply selection criteria to ensure an increase in the number of superior animals present in the system, especially animals that are resilient to worms. This strategy can facilitate increased profits without the need to significantly increase expenditure on inputs.

Os objetivos deste trabalho foram de identificar e modelar as inter-relações entre indicadores zootécnicos utilizados na produção de ovinos, em um sistema intensivo no Brasil, e verificar o impacto desses indicadores nos resultados econômicos e produtivos da propriedade. Para tanto, foram desenvolvidos dois modelos de regressão múltipla para determinar quais indicadores influenciaram, e em que proporção, a quantidade de quilogramas de cordeiros vendidos no sistema. A fim de determinar os efeitos dos graus FAMACHA© das ovelhas durante a monta e parto, em relação à quantidade de produção em quilogramas de cordeiros desmamados, foram realizadas duas análises de variância de um fator, nas quais valores econômicos absoluto (VEA) e relativo (VER) foram atribuídos aos indicadores zootécnicos. Essa abordagem foi feita com o objetivo de verificar quais índices têm maiores efeitos no lucro e, consequentemente, devem ser priorizados nos critérios de seleção. Os principais indicadores foram a prolificidade, peso da ovelha ao parto, idade da ovelha ao parto, ganho médio diário, sobrevivência da prole e grau FAMACHA© da ovelha ao nascimento e ao parto; sua significância (P<0,05) determinou o número de quilogramas de cordeiros produzidos no sistema. O indicador com maior VEA e VER foi a idade da ovelha ao parto, com US$ 3,78 ano-1 ovelha-1 e 54,09%, respectivamente. O grau FAMACHA© 1 proporcionou o maior retorno ao sistema, com valor econômico absoluto de US$ 1,09 ovelha-1 na monta e US$ 1,71 ovelha-1 no parto. Os graus 4 e 5 causaram prejuízos tanto à monta quanto ao parto, com -US$ 1,15 ovelha-1 e -US$ 1,44 ovelha-1 para o grau 4, e -US$ 1,24 ovelha-1 e -US$ 1,76 ovelha-1 para o grau 5 na monta e no parto, respectivamente. Os resultados indicaram que o produtor pode manipular a taxa de descarte do rebanho para aumentar a idade das matrizes a fim de garantir uma maior produtividade das ovelhas. Outra indicação seria a aplicação de critérios de seleção para garantir o aumento do número de animais superiores presentes no sistema, principalmente animais resistentes a helmintoses. Essa estratégia pode facilitar o aumento dos lucros sem a necessidade de aumentar significativamente os gastos com insumos.

Mapping wood volume in seasonally dry vegetation of Caatinga in Bahia State, Brazil

The Caatinga biome in Brazil comprises the largest and most continuous expanse of the seasonally dry tropical forest (SDTF) worldwide; nevertheless, it is among the most threatened and least studied, despite its ecological and biogeographical importance. The spatial distribution of volumetric wood stocks in the Caatinga and the relationship with environmental factors remain unknown. Therefore, this study intends to quantify and analyze the spatial distribution of wood volume as a function of environmental variables in Caatinga vegetation in Bahia State, Brazil. Volumetric estimates were obtained at the plot and fragment level. The multiple linear regression techniques were adopted, using environmental variables in the area as predictors. Spatial modeling was performed using the geostatistical kriging approach with the model residuals. The model developed presented a reasonable fit for the volume m3 ha with r2 of 0.54 and Root Mean Square Error (RMSE) of 10.9 m3 ha­1. The kriging of ordinary residuals suggested low error estimates in unsampled locations and balance in the under and overestimates of the model. The regression kriging approach provided greater detailing of the global wood volume stock map, yielding volume estimates that ranged from 0.01 to 109 m3 ha­1. Elevation, mean annual temperature, and precipitation of the driest month are strong environmental predictors for volume estimation. This information is necessary to development action plans for sustainable management and use of the Caatinga SDTF in Bahia State, Brazil.(AU)

Factors determining farmers' access to agricultural credit in Turkey / Fatores que determinam o acesso dos agricultores ao crédito agrícola na Turquia

This study assessed the parameters determining the access of producers to agricultural credit in Turkey. This research was carried out in the production areas par excellence of the country. A total of 409 producers have been surveyed. The data collected was collected during the first quarter of 2021 and relates to the socio-economic and demographic characteristics of producers as well as the factors likely to influence their access to agricultural credit. The analysis of the results from the logistic regression model produced shows that the access of producers to agricultural credit is determined by their socio-economic and demographic characteristics. These parameters are level of education, degree of involvement in agricultural activities, social security status, household size and whether you own a tractor. Given the importance of agricultural credit for the agricultural sector; it is therefore, imperative to facilitate its access to producers.

O objetivo deste estudo é avaliar os parâmetros que determinam o acesso dos produtores ao crédito agrícola na Turquia. Esta pesquisa foi realizada nas áreas de produção por excelência do país. Foram estudados 409 produtores. Os dados foram recolhidos durante o primeiro trimestre de 2021 e estão relacionados com as características socioeconômicas e demográficas dos produtores, bem como com os fatores que podem influenciar o seu acesso ao crédito agrícola. A análise dos resultados do modelo de regressão logística produzido mostra que o acesso dos produtores ao crédito agrícola é determinado pelas suas características socioeconômicas e demográficas. Esses parâmetros são: nível de escolaridade, grau de envolvimento em atividades agrícolas, situação da previdência social, porte da família e possuir ou não trator. Dada a importância do crédito agrícola para o setor agrícola, torna-se imperativo facilitar o seu acesso aos produtores.

Estimation of cropland prices in Rio Grande do Sul by multiple linear regression and principal component analysis / Estimação do preço das lavouras no Rio Grande do Sul por meio de regressão linear múltipla e análise de componentes principais

ABSTRACT: This study aimed to price croplands in Rio Grande do Sul State (southern Brazil) and point which variables had the most significant impact on prices. The main purpose was achieved using multiple linear regression and principal component analysis. The variables used in this study were planted area, production, price, and yield of the commodities soybean, wheat, and corn. The period under analysis was from January 1994 to December 2017 (biannual observations). Multiple linear regression showed that five variables contributed to land pricing, being three related to soybean and two to wheat. Multivariate analysis grouped the investigated variables into clusters and indicated their influence, in addition to providing information on land prices and reducing variable dimensionality from fourteen original variables to three principal components to be analyzed. The two analyses complemented each other so that the croplands' price was explained by three variables, in which two corroborated in constructing the pricing model for croplands.

RESUMO: Este estudo teve como objetivo a precificação de terra para lavouras no Rio Grande do Sul e apresentar quais variáveis possuem maior impacto no preço. O objetivo foi alcançado por meio da aplicação da análise de regressão linear múltipla e de componentes principais. Variáveis relacionadas às commodities soja, trigo e milho, como a área plantada, produção, cotação e rendimento, formaram o banco amostral para as duas metodologias, compreendendo o período de janeiro de 1994 a dezembro de 2017, em observações bianuais. A regressão linear múltipla mostrou que três variáveis relacionadas à soja e duas ao trigo contribuem na precificação das terras. A análise multivariada agrupou as variáveis investigadas, indicando a influência entre as mesmas, fornecendo informações sobre o preço de terras e diminuindo a dimensionalidade do problema de 14 variáveis originais para três componentes a serem analisados. As duas análises se complementaram de forma que o preço de terras foi explicado por três variáveis e duas corroboraram na construção do modelo de precificação das lavouras.

Price trends of Agave Mezcalero in Mexico using multiple linear regression models / Estimativa de tendências de preços de Agave Mezcalero no México usando modelos de regressão linear múltipla

ABSTRACT: This study developed a multiple linear regression model to estimate the Average rural prices (ARP) in Mexico with information taken from the period 1999-2018. The variables used to generate this model were the supply and demand as represented by planted area, yield, exports and the ARP of Agave Tequilero and Mezcalero. The analysis was carried out through the multiple linear regression model (MLRM) with the least squares method and using the statistical package R. The following variables were identified as having a significant influence on the determination of the ARP: the yield of Agave Mezcalero (YAM), the ARP of Agave Tequilero and the new planted area of Agave Tequilero (NPAATt-6) with an adjustment of 6 periods. Overall, three models were generated: model 2 was considered the most appropriate because it allows carrying out future forecasts with the new planted area with Agave Tequilero with 2 independent variables. YAM and NPAATt-6 were useful in predicting 65.5% of the annual variations in the ARP and helped recognize the negative trend of the Agave price from 2020 to 2024. Therefore, the use of the MLRM to estimate the Agave ARP can be a useful tool in predicting the performance of this crop.

RESUMO: O objetivo deste estudo é desenvolver um modelo de regressão linear múltipla para estimar o Preços médios rurais (PRM) no México com informações retiradas do período 1999-2018. As variáveis ​​utilizadas para gerar este modelo foram a oferta e a demanda representadas pela área plantada, produtividade, exportações e o PRM da Agave Tequilero e Mezcalero. A análise foi realizada através do modelo de regressão linear múltipla (MRLM) com o método dos mínimos quadrados e utilizando o pacote estatístico R. As seguintes variáveis ​​foram identificadas como tendo influência significativa na determinação do PRM: o rendimento da Agave Mezcalero (RAM), o PMR da Agave Tequilero e a nova área plantada da Agave Tequilero (NPAATt-6) com um ajuste de 6 períodos. Ao todo, foram gerados três modelos: o modelo 2 foi considerado o mais adequado porque permite fazer previsões futuras com a nova área plantada com Agave Tequilero com dois variáveis ​​independentes. RAM e NPAATt-6 foram úteis na previsão de 65,5% das variações anuais no ARP e ajudaram a reconhecer a tendência negativa do preço da Agave de 2020 a 2024. Portanto, o uso do MRLM para estimar o PMR da Agave pode ser uma ferramenta útil na previsão do desempenho desta cultura.

Prediction of health disorders in dairy cows monitored with collar based on binary logistic analysis / Previsão de distúrbios de saúde em vacas leiteiras monitoradas com base em coleira sobre análise logística binária

The objective of this study was to analyze data on physical activity and rumination time monitored via collars at the farm coupled with milk yield recorded by the rotary milking system to predict cows based on several disorders using the binary Logistic regression conducted with R software. Data for metritis (n=60), mastitis (n=98), lameness (n=35), and digestive disorders (n=52) were collected from 1,618 healthy cows used to construct the prediction model. To verify the feasibility and adaptability of the proposed method, we analyzed data of cows in the same herd (herd 1) not used to construct the model, and cows in another herd (herd 2) with data recorded by the same type of automated system, and led to detection of 75.0%, 64.2%, 74.2%, and 76.9% animals in herd 1 correctly predicted to suffer from metritis, mastitis, lameness, and digestive disorders, respectively. For cows in herd 2, 66.6%, 58.8%, 80.7%, and 71.4% were correctly predicted for metritis, mastitis, lameness, and digestive disorders, respectively. Compared with traditional clinical diagnoses by farm personnel, the algorithm developed allowed for earlier prediction of cows with a disorder.

Os objetivos deste estudo foram analisar dados sobre a atividade física e o tempo de ruminação monitorados através de coleiras na fazenda junto com a produção de leite registrada pelo sistema rotativo de ordenha para prever vacas com base em vários distúrbios utilizando o software de regressão logística binária realizado com o software R. Dados para metrite (n=60), mastite (n=98), manqueira (n=35) e distúrbios digestivos (n=52) foram coletados de 1.618 vacas saudáveis foram usados para construir o modelo de previsão. Para verificar a viabilidade e adaptabilidade do método proposto, analisamos os dados de vacas do mesmo rebanho (rebanho 1) não utilizadas para construir o modelo, e vacas de outro rebanho (rebanho 2) com dados registrados pelo mesmo tipo de sistema automatizado, e levamos à detecção de 75,0%, 64,2%, 74,2%, e 76,9% de animais do rebanho 1 previstos corretamente para sofrer de metrite, mastite, manqueira e distúrbios digestivos, respectivamente. Para as vacas do rebanho 2, 66,6%, 58,8%, 80,7% e 71,4% foram previstos corretamente para metrite, mastite, manqueira e distúrbios digestivos, respectivamente. Em comparação com os diagnósticos clínicos tradicionais feitos pelo pessoal da fazenda, o algoritmo desenvolvido permitiu a previsão antecipada de vacas com um distúrbio.

Price trends of Agave Mezcalero in Mexico using multiple linear regression models / Estimativa de tendências de preços de Agave Mezcalero no México usando modelos de regressão linear múltipla

This study developed a multiple linear regression model to estimate the Average rural prices (ARP) in Mexico with information taken from the period 1999-2018. The variables used to generate this model were the supply and demand as represented by planted area, yield, exports and the ARP of Agave Tequilero and Mezcalero. The analysis was carried out through the multiple linear regression model (MLRM) with the least squares method and using the statistical package R. The following variables were identified as having a significant influence on the determination of the ARP: the yield of Agave Mezcalero (YAM), the ARP of Agave Tequilero and the new planted area of Agave Tequilero (NPAATt-6) with an adjustment of 6 periods. Overall, three models were generated: model 2 was considered the most appropriate because it allows carrying out future forecasts with the new planted area with Agave Tequilero with 2 independent variables. YAM and NPAATt-6 were useful in predicting 65.5% of the annual variations in the ARP and helped recognize the negative trend of the Agave price from 2020 to 2024. Therefore, the use of the MLRM to estimate the Agave ARP can be a useful tool in predicting the performance of this crop.

O objetivo deste estudo é desenvolver um modelo de regressão linear múltipla para estimar o Preços médios rurais (PRM) no México com informações retiradas do período 1999-2018. As variáveis ​​utilizadas para gerar este modelo foram a oferta e a demanda representadas pela área plantada, produtividade, exportações e o PRM da Agave Tequilero e Mezcalero. A análise foi realizada através do modelo de regressão linear múltipla (MRLM) com o método dos mínimos quadrados e utilizando o pacote estatístico R. As seguintes variáveis ​​foram identificadas como tendo influência significativa na determinação do PRM: o rendimento da Agave Mezcalero (RAM), o PMR da Agave Tequilero e a nova área plantada da Agave Tequilero (NPAATt-6) com um ajuste de 6 períodos. Ao todo, foram gerados três modelos: o modelo 2 foi considerado o mais adequado porque permite fazer previsões futuras com a nova área plantada com Agave Tequilero com dois variáveis ​​independentes. RAM e NPAATt-6 foram úteis na previsão de 65,5% das variações anuais no ARP e ajudaram a reconhecer a tendência negativa do preço da Agave de 2020 a 2024. Portanto, o uso do MRLM para estimar o PMR da Agave pode ser uma ferramenta útil na previsão do desempenho desta cultura.

Spectrophotometric method for determination of Colossoma macropomum (tambaqui) sperm concentration / Determinação da concentração espermática de tambaqui (Colossoma macropomum) por espectrofotometria

To assist the reproductive management of tambaqui (Colossoma macropomum) males in laboratory and commercial fish farming, a linear regression model was obtained from concentration curves using the spectrophotometric method. Twenty-two tambaqui males with an average age of three years old were selected and divided into two groups containing 11 animals each. Both groups alternately received a single dose of carp pituitary extract (CPE; 2.0 mg/kg body weight, intracoelomic). Sperm was collected 14 h after hormonal treatment and diluted (1:4000; sperm:formaldehyde saline). The concentration was estimated by counting spermatozoa in a Neubauer chamber and by using a spectrophotometer (λ=540 nm). Individual sperm concentration ranged from 11.40 to 71.13 × 109 sperm/mL. The degree of transmittance ranged from 62.1% to 95.0%. There was a significant correlation (r2 = 0.966; p < 0.0001) between sperm concentration analyzed in a Neubauer chamber and transmittance at 540 nm. Analysis by spectrophotometry and the prediction provided by the equation Y=100.293 - 0.509X proved to be an efficient and fast method for estimating sperm concentration in tambaqui and can be used in routine procedures in artificial fish reproduction laboratories.

Visando auxiliar o manejo reprodutivo de machos de tambaqui (Colossoma macropomum) em piscicultura de laboratório e comercial, obteve-se um modelo de regressão linear a partir de curvas de concentração por método espectrofotométrico. Foram selecionados 22 machos de tambaqui com idade média de três anos. Eles foram divididos em dois grupos contendo 11 animais cada. Ambos os grupos receberam alternadamente uma única dose de extrato de hipófise de carpa (EHC; 2,0 mg/kg de peso corporal, intracelomático). O esperma foi coletado 14 horas após o tratamento hormonal e diluído (1:4000; esperma: solução salina formaldeído). A concentração foi estimada por contagem de espermatozoides em câmara de Neubauer e por espectrofotômetro (λ=540 nm). A concentração espermática individual variou de 11,40 a 71,13 × 109 espermatozoides/mL. O grau de transmitância variou de 62,1 a 95,0%. Houve correlação significativa (r2 = 0,966; p < 0,0001) entre a concentração espermática analisada em câmara de Neubauer e a transmitância em 540 nm. A análise por espectrofotometria e a predição pela equação Y=100,293 - 0,509X mostrou ser um método eficiente e rápido para estimar a concentração espermática de tambaqui, podendo ser utilizado em procedimentos de rotina em laboratórios de reprodução artificial de peixes.

Sampling sufficiency, correlation and path analysis in showy rattlebox / Suficiência amostral, correlação e análise de trilha em crotalária spectabilis

It is important to adequately size the number of plants that should be evaluated to allow precise inferences about the traits under evaluation. The study of the linear relations among traits provides important information, especially in the identification of traits for indirect selection. So, the objectives of this work were to determine the sample size (number of plants) to estimate the mean of Crotalaria spectabilis traits and investigate the relations among traits. Were randomly selected 200 and 110 plants of C. spectabilis in the experiments conducted, respectively, in 2019/2020 and 2020/2021. In these 310 plants, the following traits were evaluated: plant height, stem diameter, number of nodes, number of leaves, leaf fresh matter, stem fresh matter, shoot fresh matter, leaf dry matter, stem dry matter and shoot dry matter. The sample size was calculated to estimate the mean of these traits, based on Student's t-distribution, and the relations among traits were investigated through correlation and path analysis. To estimate the mean of these ten traits of C. spectabilis, with a maximum error of 10% of the mean and 95% confidence level, 64 plants are needed. In an experiment, to estimate the mean of each treatment with 10% precision, 64 plants per treatment must be evaluated. The number of leaves has a positive linear relation with the amount leaf, stem and shoot fresh and dry matter.

É importante dimensionar adequadamente o número de plantas que devem ser avaliadas para possibilitar inferências precisas sobre os caracteres em avaliação. O estudo das relações lineares entre caracteres fornece informações importantes, especialmente, na identificação de caracteres para seleção indireta. Assim, os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho de amostra (número de plantas) necessário para a estimação da média de caracteres de Crotalaria spectabilis e investigar as relações entre os caracteres. Foram selecionadas, aleatoriamente, 200 e 110 plantas de C. spectabilis, nos experimentos conduzidos, respectivamente, em 2019/2020 e 2020/2021. Nessas 310 plantas avaliaram-se os caracteres altura de planta, diâmetro de caule, número de nós, número de folhas, matéria fresca de folhas, matéria fresca de caule, matéria fresca de parte aérea, matéria seca de folhas, matéria seca de caule e matéria seca de parte aérea. Foi calculado o tamanho de amostra para a estimação da média desses caracteres, com base na distribuição t de Student e investigada a relação entre os caracteres por meio de análises de correlação e de trilha. Para a estimação da média, desses dez caracteres de C. spectabilis, com erro máximo de 10% da média e grau de confiança de 95%, são necessárias 64 plantas. Em um experimento, para a estimação da média de cada tratamento com 10% de precisão, devem ser avaliadas 64 plantas por tratamento. O número de folhas tem relação linear positiva com a quantidade de matérias fresca e seca de folhas, do caule e de parte aérea.

Apparent calcium retention and digestibility coefficients of limestone with different particle sizes in laying hens

Apparent calcium (Ca) retention and digestibility coefficients are affected by limestone particle size in the diet of laying hens. This study aimed to determine the apparent retention and digestibility coefficients of Ca in limestone of different particle sizes in laying hens. The study comprised 288 Lohmann Brown laying hens (50 weeks of age; 1,964 ± 98 g) distributed in a completely randomized experimental design with a 3 × 2 factorial arrangement [three Ca concentrations (10, 20, and 30 g kg-1) × two limestone particle sizes (480 and 1,978 µm)] with eight repetitions per treatment and six birds per experimental unit. The experiment included five days for adaptation and five days for total excreta collection. All birds were slaughtered at the end of the ten days to collect the ileal contents. The total or ileal Ca content was plotted against the Ca of diets concentration using linear regression analysis. The regression line slope represented the apparent retention (CaR) and digestibility coefficients of Ca (CaD) in limestone. There was interaction between Ca concentration in the diet and limestone granulometry on CaD (p = 0.001) and CaR (p < 0.001). The CaD and CaR of fine- and coarse-grained limestone increased linearly with increasing Ca concentrations in the diet. The apparent digestibility coefficients estimated for laying hens fed with fine-grained and coarse-grained limestone were 0.72 and 0.35, respectively. The apparent retention coefficients estimated for laying hens fed fine-grained and coarse-grained limestone were 0.96 and 0.47, respectively.

Persistent organic pollutants distribution in plasma lipoprotein fractions

Abstract This study determines the associations among serum lipid profiles, risk of cardiovascular disease, and persistent organic pollutants. Using Gas chromatography technique, the intensity of toxic pollutant residues in serum samples of Hypertensive patients were measured. Based on statistical analysis, the effects of different covariates namely pesticides, age, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, and lipid profile duration was checked using the logistic regression model. Statistical computation was performed on SPSS 22.0. The P-values of F-Statistic for each lipid profile class are greater than 0.01 (1%), therefore we cannot reject the null hypothesis for all cases. The estimated coefficients, their standard errors, Wald Statistic, and odds ratio of the binary logistic regression model for different lipid profile parameters indicate if pesticides increase then the logit value of different lipid profile parameters changes from -0.46 to -0.246 except LDL which increases by 0.135. The study reports a significantly increased threat of cardiovascular disease with increased concentrations of toxic pollutants.

Resumo Este estudo determina as associações entre o perfil lipídico sérico, o risco de doença cardiovascular e os poluentes orgânicos persistentes. Por meio da técnica de cromatografia gasosa, mediu-se a intensidade dos resíduos de poluentes tóxicos em amostras de soro de pacientes hipertensos. Com base na análise estatística, os efeitos de diferentes covariáveis ou seja, pesticidas, idade, pressão arterial sistólica, pressão arterial diastólica e duração do perfil lipídico foram verificados usando o modelo de regressão logística. O cálculo estatístico foi realizado no SPSS 22.0. Os valores P da estatística F para cada classe de perfil lipídico são maiores que 0,01 (1%), portanto não podemos rejeitar a hipótese nula para todos os casos. Os coeficientes estimados, seus erros padrão, estatística de Wald e odds ratio do modelo de regressão logística binária para diferentes parâmetros do perfil lipídico indicam se os pesticidas aumentam, então o valor logit de diferentes parâmetros do perfil lipídico muda de -0,46 para -0,246, exceto LDL, que aumenta em 0,135. O estudo relata um aumento significativo da ameaça de doença cardiovascular com aumento das concentrações de poluentes tóxicos.

Short communication: psychrotrophic microorganism count in raw milk samples preserved with azidiol

The study aimed to evaluate the use of the azidiol® preservative for psychrotrophic microorganism count (PMC) in cooled raw milk. Two studies were carried out, one under controlled conditions (experiment 1) and the other under field conditions (experiment 2), in which samples of raw milk were taken with and without the use of the azidiol® preservative and analyzed at predefined times (0, 6, 12 and 24 hours -experiment 1) and at varying times (experiment 2). Analysis of variance and regression analysis using SAS were applied for data statistical analysis. Milk samples without azidiol®showed higher PMC with increasing time between sampling and analysis, while in samples preserved with azidiol®, this count remained constant. Samples of cooled raw milk intended for PMC should be collected in flasks containing the azidiol®preservative.(AU)

Relationship between body weight and scrotal circumference in growing Pelibuey sheep raised under tropical conditions / Relação entre o peso corporal e a circunferência escrotal em ovinos Pelibuey em crescimento criados em condições tropicais

The body weight (BW) of an animal is a vital economic trait that might help in decision-making in the handling of animals. The objective of the present study was to develop equations for the prediction of BW in Pelibuey sheep using scrotal circumference (SC). The BW (23.40 ± 6.96 kg) and SC (20.25 ± 6.19 cm) have been recorded in 405 male Pelibuey at the Southeastern Center for Ovine Integration, Mexico. Linear, logarithmic, quadratic, exponential, cubic, and power regression models were used for data analysis. Pearson correlation (R), Coefficient of determination (R2), Adjusted coefficient of determination (Adj.R2) Root mean square error (RMSE), Akaike information criterion (AIC), and Bayesian information criterion (BIC) were used to select the best model. Power regression model showed the highest R (0.93), R2 (0.86), Adj.R2 (0.86) and lowest RMSE (0.02), AIC (-989.44) and BIC (-981.44). The current study suggests that SC might be used as the only predictor for BW of growing Pelibuey sheep raised under tropical conditions.

O peso corporal (PC) do animal é uma característica econômica importante, que pode auxiliar na tomada de decisões no manejo dos animais. O objetivo do presente estudo foi desenvolver equações para a predição do PC em ovinos Pelibuey por meio da circunferência escrotal (CE). O PC (23,40±6,96kg) e a CE (20,25±6,19cm) foram registrados em 405 ovinos machos da raça Pelibuey no Centro de Integração Ovina da Região Sudeste do México. Os modelos lineares, logarítmicos, quadráticos, exponenciais, cúbicos e de regressão de potência foram utilizados para a análise dos dados. A correlação de Pearson (R), o coeficiente de determinação (R2), o coeficiente de determinação ajustado (Adj.R2), o erro do quadrado médio (EQM), o critério de informação de Akaike (AIC) e o critério de informação bayesiano (BIC) foram usados para selecionar o melhor modelo. O modelo de regressão de potência apresentou maiores R (0,93), R2 (0,86), Adj.R2 (0,86) e menores EQM (0,02), AIC (-989,44) e BIC (-981,44). O estudo atual sugere que a CE pode ser usada como um único preditor para o PC de ovinos Pelibuey em crescimento criadas em condições tropicais.

Persistent organic pollutants distribution in plasma lipoprotein fractions / Distribuição persistente de poluentes orgânicos em frações de lipoproteínas plasmáticas

Abstract This study determines the associations among serum lipid profiles, risk of cardiovascular disease, and persistent organic pollutants. Using Gas chromatography technique, the intensity of toxic pollutant residues in serum samples of Hypertensive patients were measured. Based on statistical analysis, the effects of different covariates namely pesticides, age, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, and lipid profile duration was checked using the logistic regression model. Statistical computation was performed on SPSS 22.0. The P-values of F-Statistic for each lipid profile class are greater than 0.01 (1%), therefore we cannot reject the null hypothesis for all cases. The estimated coefficients, their standard errors, Wald Statistic, and odds ratio of the binary logistic regression model for different lipid profile parameters indicate if pesticides increase then the logit value of different lipid profile parameters changes from -0.46 to -0.246 except LDL which increases by 0.135. The study reports a significantly increased threat of cardiovascular disease with increased concentrations of toxic pollutants.

Resumo Este estudo determina as associações entre o perfil lipídico sérico, o risco de doença cardiovascular e os poluentes orgânicos persistentes. Por meio da técnica de cromatografia gasosa, mediu-se a intensidade dos resíduos de poluentes tóxicos em amostras de soro de pacientes hipertensos. Com base na análise estatística, os efeitos de diferentes covariáveis ​​- ou seja, pesticidas, idade, pressão arterial sistólica, pressão arterial diastólica e duração do perfil lipídico - foram verificados usando o modelo de regressão logística. O cálculo estatístico foi realizado no SPSS 22.0. Os valores P da estatística F para cada classe de perfil lipídico são maiores que 0,01 (1%), portanto não podemos rejeitar a hipótese nula para todos os casos. Os coeficientes estimados, seus erros padrão, estatística de Wald e odds ratio do modelo de regressão logística binária para diferentes parâmetros do perfil lipídico indicam se os pesticidas aumentam, então o valor logit de diferentes parâmetros do perfil lipídico muda de -0,46 para -0,246, exceto LDL, que aumenta em 0,135. O estudo relata um aumento significativo da ameaça de doença cardiovascular com aumento das concentrações de poluentes tóxicos.

Characterization of the species of genus Physa on the basis of typological species concept from Central Punjab

Abstract Physids belong to Class Gastropoda; Phylum Mollusca have important position in food web and act as bio indicators, pests and intermediate host. Being resistant these are called cockroaches of malacology. Physid snails were collected from different water bodies of Faisalabad (Punjab) and were identified up to species using morphological markers. The morphometry of the specimens was carried out with the help of a digital Vernier caliper in millimeters (mm) using linear measurement of shell characters. Linear regression analysis of the AL/SW ratio vs AL and SL/SW ratio vs AL indicated that allometric growth exists only in Physa acuta when compared with P.gyrina and P. fontinalis. This study will lead to assess the status of the Physid species in Central Punjab. The Principal component analysis shows that the Component 1 (Shell Length) and component 2 (Shell Width) are the most prolific components and nearly 80 percent of the identification. The distance between P. acuta and P. fontinalis is 5.4699, P. acuta and P. gyrina is 7.6411, P. fontinalis and P. gyrina is 16.6080 showing that P. acuta resembles with P. fontinalis, and both these specimens donot resemble with P. gyrina. P.acuta is an invasive species and shows bioactivity making it a potent candidate for bioactive substances.

Resumo Os físidos pertencem à classe Gastropoda; o filo Mollusca possui importante posição na teia alimentar e atua como bioindicador, praga e hospedeiro intermediário. Por serem resistentes, são chamadas baratas de malacologia. Os caramujos físidos foram coletados em diferentes corpos dágua de Faisalabad (Punjab) e identificados até as espécies por meio de marcadores morfológicos. A morfometria dos corpos de prova foi realizada com auxílio de paquímetro digital Vernier em milímetros (mm) por meio de medida linear dos caracteres da casca. A análise de regressão linear da razão AL / SW vs. AL e razão SL / SW vs. AL indicou que o crescimento alométrico existe apenas em Physa acuta quando comparado com P. gyrina e P. fontinalis. Este estudo levará a avaliar a situação das espécies de físido no Punjab Central. A análise do componente principal mostra que o componente 1 (comprimento da casca) e o componente 2 (largura da casca) são os componentes mais prolíficos e quase 80% da identificação. A distância entre P. acuta e P. fontinalis é 5,4699, P. acuta e P. gyrina é 7,6411, P. fontinalis e P. gyrina é 16,6080, mostrando que P. acuta se assemelha a P. fontinalis, e ambos os espécimes não se parecem com P. gyrina. P. acuta é uma espécie invasora e apresenta bioatividade, tornando-se uma candidata potente para substâncias bioativas.