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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11811

Title: Análise de correspondência simples com novos escores e o uso da análise de correspondência múltipla em dados composicionais de granulometria de grãos de café
Other Titles: Simple correspondence analysis with new scores and the use of multiple correspondence analysis for compositional data of coffee beans grain size
???metadata.dc.creator???: Costa, André Luís Alves
???metadata.dc.creator.Lattes???: http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4356846E3
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Cirillo, Marcelo Ângelo
???metadata.dc.contributor.advisor-co1???: Brighenti, Carla Regina Guimarães
???metadata.dc.contributor.referee1???: Pereira, Gislene Araújo
???metadata.dc.contributor.referee2???: Oliveira, Izabela Regina Cardoso de
???metadata.dc.contributor.referee3???: Morais, Augusto Ramalho de
Keywords: Binomial correlacionada
Hipótese de independência
Transformações logarítmicas
Dados composicionais
Related binomial
Independence hypothesis
Logarithmic transformations
Compositional data
???metadata.dc.date.submitted???: 26-Aug-2016
Issue Date: 26-Sep-2016
???metadata.dc.description.sponsorship???: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Citation: COSTA, A. L. A. Análise de correspondência simples com novos escores e o uso da análise de correspondência múltipla em dados composicionais de granulometria de grãos de café. 2016. 94 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.
???metadata.dc.description.resumo???: Na composição deste trabalho estão presentes três tópicos. O primeiro tópico contém a fundamentação teórica do presente estudo, sobre os métodos da análise de correspondência empregados para o desenvolvimento desse trabalho. O segundo tópico contém um artigo científico, onde é proposta uma nova abordagem com incorporação de resíduos, para o cálculo das coordenadas da análise de correspondência simples, mediante as tabelas de contingência em que categorias apresentam diferentes níveis de correlação, utilizando simulação Monte Carlo na geraçãode frequências provenientes da distribuição binomial correlacionada BC (n, π, ρ). Concluiu-se nesse primeiro artigo que em todos os cenários avaliados a abordagemé promissora,no sentido que os objetos foram melhor discriminados em relação a abordagem convencional. O terceiro e último tópico contém o segundo artigo científico, que aborda a aplicação de análise de correspondência múltipla a dados composicionais, para um estudo comparativo do efeito de transformações logarítmicas realizadas nos dados originais, sobre a granulometria de grãos de café. Concluiu-se que a utilização das transformações logarítmicas é adequada para a análise de dados composicionais utilizando análise de correspondência múltipla. Além disso, dentre as transformações utilizadas no presente trabalho, à transformação logarítmica isométrica foi a que discriminou mais amostras de café em relação às categorias dos componentes.
Abstract: Three topics are presented in the composition of this work. The first one contains the theoretical basis of this study on the methods of correspondence analysis used for its development. The second topic contains a scientific article where a new approach on residuals incorporation is proposed to calculate the coordinates of the simple correspondence analysis by contingency tables in which categories have different levels of correlation, using Monte Carlo simulation in generation of frequencies from the correlated binomial distribution BC (n, π, ρ). The first article led to the conclusion that in all scenarios this approach is promising in the sense that the subjects were better discriminated when compared to the conventional approach. The second scientific article, which discusses the application of multiple correlation analysis of compositional data for a comparative study of logarithmic transformation effects performed on the original data to a study on the granulometry of the coffee beans, is presented in the third and last point. The use of logarithmic transformation was found suitable for compositional data analysis using multiple correspondence analyses. Among the transformations used in this study, the isometric logarithmic was the one able to discriminate most coffee samples in relation to the categories of the components.
Description: Arquivo retido a pedido do(a) autor(a) até setembro de 2017.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11811
Publisher: Universidade Federal de Lavras
???metadata.dc.language???: por
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