Navegando por Autor "Costa, André Luís Alves"

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Análise de correspondência simples com novos escores e o uso da análise de correspondência múltipla em dados composicionais de granulometria de grãos de café
(Universidade Federal de Lavras, 2016-08-26) Costa, André Luís Alves; Cirillo, Marcelo Ângelo
Na composição deste trabalho estão presentes três tópicos. O primeiro tópico con- tém a fundamentação teórica do presente estudo, sobre os métodos da análise de correspondência empregado para o desenvolvimento desse trabalho. O segundo tópico contém um artigo científico, onde é proposta uma nova abordagem com incorporação de resíduos, para o cálculo das coordenadas da análise de corres- pondência simples, mediante a tabelas de contingência em que categorias apresen- tam diferentes níveis de correlação, utilizando simulação Monte Carlo na geração de frequências provenientes da distribuição binomial correlacionada BC(n, π, ρ). Concluiu-se nesse primeiro artigo que em todos os cenários avaliados a abordagem é promissora, no sentido que os objetos foram melhor discriminados em relação a abordagem convencional. O terceiro e último tópico contém o segundo artigo científico, que aborda a aplicação de análise de correspondência múltipla a dados composicionais, para um estudo comparativo do efeito de transformações loga- rítmicas realizadas nos dados originais, sobre a granulometria de grãos de café. Concluiu-se que a utilização das transformações logarítmicas é adequada para a análise de dados composicionais utilizando análise de correspondência múltipla. Além disso, dentre as transformações utilizadas no presente trabalho, a transfor- mação logarítmica isométrica foi a que discriminou mais amostras de café em relação as categorias dos componentes.
Bayesian sequential procedure to estimate the viability of seeds Coffea arabica L. in tetrazolium test
(Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", 2019-05) Brighenti, Carla Regina Guimarães; Cirillo, Marcelo Ângelo; Costa, André Luís Alves; Rosa, Sttela Dellyzete Veiga Franco da; Guimarães, Renato Mendes
Tetrazolium tests use conventional sampling techniques in which a sample has a o Zootecnia, Av. Visconde do Rio Preto, s/n — 36301-360 — fixed size. These tests may be improved by sequential sampling, which does not work with fixed- s São João Del-Rei, MG — Brasil. size samples. When data obtained from an experiment are analyzed sequentially the analysis can OM 2Universidade Federal de Lavras -— Depto. de Estatística, C.P. be terminated when a particular decision has been made, and thus, there is no need to pre-es- "O 3037 - 37200-000 - Lavras, MG - Brasil. tablish the number of seeds to assess. Bayesian statistics can also help, if we have sufficient = Embrapa Café, PqEB, s/n - 70770-901 - Brasília, DF — knowledge about coffee production in the area to construct a prior distribution. Therefore, we Brasil. used the Bayesian sequential approach to estimate the percentage of viable coffee seeds sub- os “Universidade Federal de Lavras — Depto. de Agricultura. mitted to tetrazolium testing, and we incorporated priors with information from other analyses — *Corresponding author of crops from previous years. We used the Beta prior distribution and, using data obtained from Ss sample lots of Coffea arabica, determined its hyperparameters with a histogram and O'Hagan's O Edited by: Marcin Kozak methods. To estimate the lowest risk, we computed the Bayes risks, which provided us with a = basis for deciding whether or not we should continue the sampling process. The results confirm e Received April 13, 2017 that the Bayesian sequential estimation can indeed be used for the tetrazolium test: the average Fi; Accepted January 06, 2018 percentage of viability obtained with the conventional frequentist method was 88 %, whereas that v obtained with the Bayesian method with both priors was 89 %. However, the Bayesian method E required, on average, only 89 samples to reach this value while the traditional estimation method O needed as many as 200 samples.