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dc.creatorNeves, Taís Teixeira das-
dc.date.accessioned2024-12-17T18:10:37Z-
dc.date.available2024-12-17-
dc.date.available2024-12-17T18:10:37Z-
dc.date.issued2024-12-17-
dc.date.submitted2024-10-30-
dc.identifier.citationNEVES, Taís Teixeira das. Delineamento composto central e suas aplicações. 2024. 50 f. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) — Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/59749-
dc.description.abstractExperimental planningis a crucial step for thecorrectdevelopmentofscientificresearch. The use ofthe central composite design (CCD) associatedwiththe response surfacemethodology (RSM) hasbeenincreasing in severalresearchareas. The objectiveofthisworkwastosystematizetheliteraturepublishedonthe use of CCD and RSM in thelast 5 years. For thispurpose, a systematicliterature review waspreparedusingtheStArt (StateoftheArtthroughSystematic Review)software. Followingthe PRISMA flowchart, searcheswereperformed in 3 databases (Science Direct, Scopusand Web of Science), basedoninclusionandexclusioncriteria. In thescreeningandselectionstages, duplicatearticles, book chapters, reviews andincompletearticleswereremoved. Of a total of 959 articlesfoundandexamined, 111 wereeligibletothestudyof CCD and RSM. Eligiblearticleshighlightthat CCD and RSM are methodologiesthatcomplementeachother. The mostusedtypesof CCD wererotational (68.5%) and face-centered (20.7%). These designs wereoptimizedbetween 2 to 6 factorssimultaneously, with a numberof experimental trialsrangingfrom 9 to 47. CCDandRSMwereapplied in differentareasofknowledge, withemphasisonpharmacy (drugformulation) andenvironmental (contaminantremoval), toreducethecostsofexperimentsandobtainoptimized responses to solve problems. Statistically, the data fromthe CCD are subjectedto ANOVA thatgenerates a quadraticpolynomialmodel, managingthecreationofthe MSR. A critical point identified in this review isthe use ofpaid software toevaluateCCDandcreateRSM. Alternatively, the use offreeor open source software such as R and Python canbeanalternativeto solve this problem. Thisworkcontributestotheunderstandingofthe use ofCCDandRSM as a methodology for experimentoptimization.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/*
dc.subjectEstatística Experimentalpt_BR
dc.subjectOtimização de Experimentospt_BR
dc.subjectDelineamento Composto Centralpt_BR
dc.subjectMetodologia de Superfície de Respostapt_BR
dc.subjectAnálise de Variânciapt_BR
dc.subjectModelagem Matemáticapt_BR
dc.subjectSoftwares de Código Abertopt_BR
dc.subjectExperimental Statisticspt_BR
dc.subjectOptimization of Experimentspt_BR
dc.subjectCentral Composite Designpt_BR
dc.subjectResponse Surface Methodologypt_BR
dc.subjectAnalysis of Variancept_BR
dc.subjectMathematical Modelingpt_BR
dc.subjectOpen-source Softwarept_BR
dc.titleDelineamento composto central e suas aplicaçõespt_BR
dc.title.alternativeCentral Composite Design and its Applicationspt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Guimarães, Paulo Henrique Sales-
dc.contributor.referee1Santos, Ariana Silva-
dc.contributor.referee2Bueno Filho, Júlio Silvio de Sousa-
dc.description.resumoO planejamento experimental é fundamental para o desenvolvimento adequado de pesquisas científicas. Nos últimos anos, o uso do delineamento composto central (DCC) em conjunto com a metodologia de superfícies de respostas (MSR) tem crescido em diversas áreas de pesquisa. Este trabalho teve como objetivo sistematizar a literatura publicada nos últimos cinco anos sobre a aplicação do DCC e MSR. Para isso foi elaborada uma revisão sistemática de literatura, utilizando o software StArt (StateoftheArtthroughSystematic Review). Seguindo o fluxograma PRISMA, buscas foram realizadas em 3 bases de dados (Science Direct, Scopus e Web of Science), baseadas nos critérios de inclusão e exclusão. Nas etapas de triagem e seleção foram removidos artigos duplicados, capítulos de livros, revisões e artigos incompletos. De um total de 959 artigos encontrados e examinados, 111 foram elegíveis para o estudo de DCC e MSR. Artigos elegíveis destacaram que DCC e MSR são metodologias que se complementam. Os tipos de DCC mais utilizados foram rotacional (68,5%) e face centrada (20,7%). Esses delineamentos otimizaram entre 2 a 6 fatores simultaneamente, com um número de ensaios experimentaisvariando de 9 a 47. DCC e MSR foram aplicados em diferentes áreas do conhecimento, com destaque para área farmacêutica (formulação de medicamento) e ambiental (remoção de contaminantes), visando reduzir os custos dos experimentos e obter respostas otimizadas para solucionar a problemática. Estatisticamente, os dados provenientes do DCC são submetidos a ANOVA que gera um modelo polinomial quadrático, empregado na criação da MSR. Um ponto crítico identificado nesta revisão é a utilização de softwares pagos para avaliar DCC e criar MSR. Alternativamente, o uso de softwares livres ou de código aberto como R e Python pode ser uma alternativa para solucionar este problema. Este trabalho contribui para o entendimento da aplicação do DCC e MSR na otimização de experimentos, oferecendo um panorama das suas vantagens e destacando a importância de alternativas acessíveis, como softwares de código aberto.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatísticapt_BR
dc.subject.cnpqCiências Exatas e da Terrapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5354212264537663pt_BR
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