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metadata.artigo.dc.title: Analysis of defects in coffee beans compared to biplots for simultaneous tables
metadata.artigo.dc.title.alternative: Análise de defeitos nos grãos de café comparados por biplots para tabelas simultâneas
metadata.artigo.dc.creator: Brighenti, Carla Regina Guimarães
Cirillo, Marcelo Angelo
metadata.artigo.dc.subject: Coffea arabica L.
Coffee quality
Particle size
Singular value decomposition (SVD)
Sieves
Qualidade do café
Granulometria
Peneiras
metadata.artigo.dc.publisher: Universidade Federal do Ceará
metadata.artigo.dc.date.issued: 2018
metadata.artigo.dc.identifier.citation: BRIGHENTI, C. R. G.; CIRILLO, M. A. Analysis of defects in coffee beans compared to biplots for simultaneous tables. Revista Ciência Agronômica, Fortaleza, v. 49, n. 1, p. 62-69, Jan./Mar. 2018.
metadata.artigo.dc.description.resumo: A demanda por café de alta qualidade tornou-se um critério consolidado para atingir os melhores preços. Atualmente, as cooperativas avaliam os grãos de café através, principalmente, da granulometria e da quantidade de defeitos na amostra. Este tipo de avaliação gera dados de contagem que originam tabelas de contingência oriundas de épocas ou grupos distintos envolvendo as mesmas variáveis em linha e coluna e pode haver interesse em saber se duas tabelas estão relacionadas, e o quanto estão relacionadas. Estas são as denominadas tabelas combinadas. As técnicas de análise estatística, normalmente empregadas, não contemplam dados categóricos em tabelas combinadas. Assim, este trabalho tem por objetivo avaliar a incidência de diferentes tipos de defeitos em amostras de grãos de café chatos graúdos em duas safras diferentes, através da construção de biplots. Foi utilizada a teoria da decomposição em valores singulares simultânea de tabelas de contingência de dupla entrada. Avaliou-se os resultados da contagem de defeitos em grãos de 24 amostras de cafés provenientes do Sul de Minas Gerais, nas safras de 2014 e 2015. Além disso, verificou-se a associação entre os tipos de defeitos, considerados dentro de diferentes proporções totais de defeitos na amostra, tendo como base o percentual em peneiras 17/18. Avaliou-se ainda, as somas de quadrados relativas, a partir da similaridade e dissimilaridade entre as safras. Conclui-se que a técnica de análise simultânea permite visualizar melhor o comportamento comum e alterações entre diferentes safras, distinguindo os tipos de defeito associados a cada safra e entre diferentes proporções de grãos chatos graúdos.
metadata.artigo.dc.description.abstract: The demand for high quality coffee has become a consolidated criterion to achieve the best prices. Currently, cooperatives evaluate the coffee beans mainly through the particle size and the number of defects in the sample. This evaluation type generates counting data that originates contingency tables from different periods or groups involving the same variables in the row and column and there may be interest in knowing if two tables are related and how much are related. These are the so-called combined tables. Statistical analysis techniques normally employed do not include categorical data in the combined tables. The aim of this study was to evaluate the incidence of different types of defects in samples of large flat coffee beans in two different harvests through the construction of biplots. The decomposition theory in single simultaneous values of double entry contingency tables was used. The results of defect counting in beans of 24 coffee samples from southern Minas Gerais, Brazil, were evaluated in the 2014 and 2015 harvests. Moreover, the association among defect types, considered within different total defect proportions in the sample, was verified based on the percentage in 17/18 sieves. It was also evaluated the relative sums of squares from the similarity and dissimilarity among the harvests. It is concluded that the simultaneous analysis technique allows better visualizing the common behavior and alterations among different harvests, distinguishing the defect types associated with each harvest and among different proportions of large flat beans.
metadata.artigo.dc.identifier.uri: http://ccarevista.ufc.br/seer/index.php/ccarevista/article/view/5356
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/34348
metadata.artigo.dc.language: en_US
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