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dc.creatorCosta, André Luís Alves-
dc.date.accessioned2016-09-26T11:55:14Z-
dc.date.available2016-09-26T11:55:14Z-
dc.date.issued2016-09-26-
dc.date.submitted2016-08-26-
dc.identifier.citationCOSTA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11811-
dc.description.abstractThree 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectBinomial correlacionadapt_BR
dc.subjectHipótese de independênciapt_BR
dc.subjectTransformações logarítmicaspt_BR
dc.subjectDados composicionaispt_BR
dc.subjectRelated binomialpt_BR
dc.subjectIndependence hypothesispt_BR
dc.subjectLogarithmic transformationspt_BR
dc.subjectCompositional datapt_BR
dc.titleAnálise de correspondência simples com novos escores e o uso da análise de correspondência múltipla em dados composicionais de granulometria de grãos de cafépt_BR
dc.title.alternativeSimple correspondence analysis with new scores and the use of multiple correspondence analysis for compositional data of coffee beans grain sizept_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.advisor1Cirillo, Marcelo Ângelo-
dc.contributor.advisor-co1Brighenti, Carla Regina Guimarães-
dc.contributor.referee1Pereira, Gislene Araújo-
dc.contributor.referee2Oliveira, Izabela Regina Cardoso de-
dc.contributor.referee3Morais, Augusto Ramalho de-
dc.description.resumoNa 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.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Ciências Exataspt_BR
dc.subject.cnpqProbabilidade e Estatística Aplicadaspt_BR
dc.subject.cnpqAgronomiapt_BR
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4356846E3pt_BR
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