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metadata.artigo.dc.title: Alternative for the evaluation of coffee seedlings using Fisher’s discriminant analysis
metadata.artigo.dc.title.alternative: Alternativa para avaliação de mudas de cafeeiro por meio de análise discriminante de Fisher
metadata.artigo.dc.creator: Campos, Katia Alves
Morais, Augusto Ramalho de
Paixão, Crysttian Arantes
metadata.artigo.dc.subject: Variable selection
Multivariate analysis
Data transformation
Analysis of variance
Coffea arabica
Seleção de variável
Análise multivariada
Transformação de dados
Análise de variância
metadata.artigo.dc.publisher: Universidade Federal do Ceará
metadata.artigo.dc.date.issued: 2016
metadata.artigo.dc.identifier.citation: CAMPOS, K. A.; MORAIS, A. R. de; PAIXÃO, C. A. Alternative for the evaluation of coffee seedlings using Fisher’s discriminant analysis. Revista Ciência Agronômica, Fortaleza, v. 47, n. 2, 2016.
metadata.artigo.dc.description.resumo: Uma das aplicações da função discriminante linear de Fisher (FDF) é a sua utilização, para a transformação de dados multivariados, em nova variável univariada, de maneira a possibilitar uma nova opção de análise de variância dos dados multivariados além da análise de variância multivariada (MANAVA). O objetivo deste trabalho é selecionar agrupamentos de sete características de qualidade de mudas de cafeeiro, por meio de seis critérios de seleção, utilizar a FDF para transformar tais agrupamentos das características em uma nova variável e posteriormente comparar a interpretação dos resultados obtidos com as análises de variância univariada e multivariada das características mensuradas e essa nova variável, com vista em seu uso na avaliação de mudas de cafeeiro. O delineamento utilizado foi em blocos casualizados para avaliar o efeito de adubações orgânicas na formação de mudas de cafeeiro cv. Catuaí Vermelho IAC-44, avaliando as características altura de mudas, diâmetro, comprimento radicular, peso seco da parte aérea e da raiz, área foliar, número de folhas e peso seco total. De acordo com o critério de seleção usado, podem-se ter diferentes subconjuntos de características selecionados. A utilização da FDF se mostra viável na discriminação de tratamentos. A análise univariada da nova variável obtida pela FDF e a análise multivariada (MANAVA) foram capazes de detectar diferenças entre tratamentos, contudo, a aplicação da metodologia da FDF é mais simples.
metadata.artigo.dc.description.abstract: One of the applications of Fisher’s linear discriminant function (FDF) is its use in transforming multivariate data into a new univariate variable. This then makes possible a new option for the variance analysis of multivariate data, in addition to the multivariate analysis of variance (MANOVA). The aim of this work was to select groups of seven characteristics of quality in coffee seedlings using six criteria for selection, to use the FDF to transform such groupings of characteristics into a new variable, and then to compare interpretation of the results obtained from the univariate and multivariate analyses of variance of the characteristics and this new variable, with a view to its use in evaluating coffee seedlings. A randomised block design was used to assess the effect of organic fertiliser on the formation of seedlings in coffee cv. Catuaí Vermelho IAC44, evaluating the following characteristics: seedling height, diameter, root length, dry weight of shoots and roots, leaf area, number of leaves and total dry weight. According to the selection criteria used, different subsets of the selected characteristics are possible. The use of the FDF is shown to be viable in discriminating between treatments. Univariate analysis of the new variable obtained with the FDF and multivariate analysis (MANOVA) was able to detect differences between the treatments, however, it is simpler to apply FDF methodology.
metadata.artigo.dc.identifier.uri: http://ccarevista.ufc.br/seer/index.php/ccarevista/article/view/2543
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/32079
metadata.artigo.dc.language: en_US
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