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Viabilidade do uso da função discriminante de Fisher: comparação com a MANAVA
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Resumo
Os métodos de análise multivariada permitem o estudo simultâneo quando são obtidas
várias variáveis respostas por parcela. Uma opção para o tratamento de dados multivariados é a
transformação, por meio da função discriminante linear de Fisher (FDF). Após redução do espaço
p-dimensional ao unidimensional, aplica-se a análise de variância univariada (ANAVA). Este
trabalho teve por objetivos avaliar a eficiência da transformação dos dados multivariados por meio
da FDF e comparar a capacidade de detecção de diferenças entre tratamentos pela ANAVA desses
dados com os resultados obtidos por meio da análise de variância multivariada (MANAVA).
Foram realizadas simulações com o intuito de avaliar as taxas de aceitação das hipóteses de
nulidade para tratamentos, em quatro níveis de correlações, igualdade de médias e de variâncias
para tratamentos e desigualdade entre médias e variâncias. Aos valores desses cenários foram
aplicadas a ANAVA, a MANAVA e a ANAVA da função discriminante linear de Fisher. Os
resultados das simulações indicam que a FDF é uma alternativa adequada para avaliação de dados.
Abstract
The multivariate analysis methods allow the simultaneous study when several variable responses are obtained by plot. An option for the treatment of multivariate data is the transformation, using Fisher's linear discriminant function (FDF). After reduction of the p- dimensional to the unidimensional space, the univariate analysis of variance (ANOVA) is applied. The objectives of this paper were to evaluate the transformation efficiency of the multivariate data through the FDF and to compare the detection capacity of differences between treatments by the ANOVA of these data with the results obtained by means of the multivariate analysis of variance (MANOVA). Simulations were carried out to evaluate the acceptance rates of the null hypotheses for treatments, in four levels of correlations, equality of averages and variances for treatments and inequality between averages and variances. It was applied ANOVA, MANOVA and ANOVA of FDF to the values of these simulations. The results of the simulations indicate that FDF is a proper alternative for data evaluation.
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CAMPOS, K. A.; MORAIS, A. R.; PAIXÃO, C. A. Viabilidade do uso da função discriminante de Fisher: comparação com a MANAVA. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 38, n. 2, p. 159-184, jun. 2020. DOI: 10.28951/rbb.v38i2.436.
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