Artigo
Alternative for the evaluation of coffee seedlings using Fisher’s discriminant analysis
Carregando...
Notas
Data
Orientadores
Editores
Coorientadores
Membros de banca
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Federal do Ceará
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Programa de Pós-Graduação
Agência de fomento
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
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.
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.
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
ISBN
DOI
Citação
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.