1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorBarroso, Camilla Marques-
dc.date.accessioned2013-09-30T19:41:16Z-
dc.date.available2013-09-30T19:41:16Z-
dc.date.copyright2013-
dc.date.issued2013-
dc.date.submitted2013-04-10-
dc.identifier.citationBARROSO, C. M. Proposta de análise estatística de testes triangulares considerando a distribuição binomial. 2013. 61 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1189-
dc.descriptionDissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para obtenção do título de mestre.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectLimiar de detecçãopt_BR
dc.subjectMáxima verossimilhançapt_BR
dc.subjectModelo thurstonianopt_BR
dc.subjectProbabilidadespt_BR
dc.subjectThresholdspt_BR
dc.subjectMaximum likelihoodpt_BR
dc.subjectThurstonian modelpt_BR
dc.subjectProbabilitiespt_BR
dc.titleProposta de análise estatística de testes triangulares considerando a distribuição binomialpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa-
dc.contributor.referee1Ortega, Edwin Moisés Marcos-
dc.contributor.referee1Morais, Augusto Ramalho de-
dc.description.resumoTestes triangulares são métodos utilizados em análise sensorial para determinar se existem diferenças entre amostras. O provador recebe três amostras codificadas, sendo duas iguais e uma diferente, devendo avaliar as amostras na ordem fornecida e identificar a amostra diferente. Experimentos como estes s˜ao analisados usando aproximações normais, no entanto pode-se representar a habilidade em discriminar determinado atributo como a variável latente de um modelo thurstoniano. Objetivou-se com este projeto comparar duas formas de análise, considerando distribuição binomial e aproximação normal, em um teste triangular para adulterantes de café. Os tratamentos foram arranjados em esquema fatorial, considerando dois fatores: tipos de adulterante e percentagem de adulteração. O delineamento experimental foi em blocos casualizados com vinte provadores, sendo cada um considerado um bloco de controle local. Ajustaram-se modelos de regressão para os efeitos das percentagens em cada tipo de adulerante. Para a análise usando distribuição binomial é especificada a função de verossimilhança e especificado o algoritmo completo de obtenção das estimativas numéricas de máxima verossimilhança. Foram calculadas estimativas pontuais e por intervalo para as curvas de regressão e os limiares de detecção. O ajuste considerando o modelo binomial resulta em intervalos de confiança mais estreitos e alterou testes de hipóteses sobre os limiares de detecção. A metodologia está implementada em R e pode ser usada rotineiramente por cientistas da área de alimentos.pt_BR
dc.description.resumoTriangular discrimination tests are a widely used method in sensory analysis to detect differences between food samples. The tester proves three coded samples, being two equal and one different. He must pick up the different one. Usually this kind of experiments are analysed under normal approximation. However, we can represent the ability to spot differences as a latent variable in a Thurstonian model. The objective of this dissertation is to compare both ways to analyse a triangular test for coffee adulterants. Treatment structure is a factorial scheme with two factors: type of adulterant and percentage of adulteration. Experimental units where the samples assigned to 20 people, being each person a block (randomized blocks design). Regression models were fitted to the factorial effects. For the analysis using binomial distribution, full algorithm to yield Maximum likelihood estimates is presented. Point and interval estimates for regression models and the threshold of detecting ability were worked out. Binomial fitting result in narrower confidence regions and changed some hipothesis on detection threshold. The whole method is implemented in R and can be used as routine analysis for food scientists.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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