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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/9219| Título: | Uso de análise estatística multivariada para tipificação de produtores de leite de Minas Gerais |
| Autor: | Chinelatto Neto, Armando Castro, Gilmar Pinheiro Cunha Lima, João Eustáquio de |
| Palavras-chave: | Análise multivariada Pecuária leiteira Minas Gerais Multivariate analysis |
| Publicador: | Organizações Rurais & Agroindustriais |
| Data: | 1-Jan-2005 |
| Referência: | CHINELATTO NETO, A.; CASTRO, G. P. C.; LIMA, J. E. de. Uso de análise estatística multivariada para tipificação de produtores de leite de Minas Gerais. Organizações Rurais & Agroindustriais, Lavras, v. 7, n. 1, p. 114-121, 2005. |
| Resumo: | O presente trabalho teve como objetivo principal identificar e caracterizar sistemas de produção de leite por meio de métodos de análise estatística multivariada. Foram utilizadas a análise fatorial, cluster, discriminante e correlação canônica. A escala e custeio da produção foram o principal critério de classificação entre os produtores. Combinando-se os resultados obtidos com a análise de cluster e a análise de correlação canônica, o segundo critério de classificação agrega a área de pastagens e os cuidados com a sanidade do rebanho. Foram identificados três grupos de produtores, destacando-se o primeiro porque agrega cerca de 90% do total analisado e é composto por produtores relativamente menores. A análise discriminante e as médias entre indicadores financeiros confirmam esta classificação. |
| Abstract: | The present work had as its main objective to identify and characterize milk production systems through methods of multivaried statistical analysis. Factorial analysis, cluster, discriminant and canonical correlation were utilized. The production gradation and defrayal were the main classification criterium among the productors. Combining the results obtained with the cluster analysis and the canonical correlation analysis, the second classification analysis aggregates the grazing lands and the care with the flock health. Three productors groups were identified, among which the first one is prominent for aggregating about 90% of the total analyzed and is composed by relatively smaller productors. The discriminant analysis and the measuring among financial indicators confirm such classification. |
| Outras Identificações : | http://revista.dae.ufla.br/index.php/ora/article/view/214 |
| Idioma: | por |
| Aparece nas coleções: | Organizações Rurais & Agroindustriais |
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