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    Componentes de efeitos de safras representados em biplots corrigidos por predições de modelos GEE na classificação granulométrica de cafés
    (Universidade Federal de Lavras, 2019-02-19) Ferreira, Haiany Aparecida; Cirillo, Marcelo Ângelo; Brighenti, Carla Regina Guimarães
    Em uma análise granulométrica de cafés com diferentes categorias de defeitos, os dados podem ser organizados em tabelas de contingências e, ao considerar a discriminação por safra, as mesmas poderão ter uma estrutura que sugere um modelo mais complexo, no tocante, à interação das classificações de defeitos e porcentagens dos grãos de peneiras com efeitos de safra. Diante do exposto, surge a hipótese de que estruturas de correlação são viáveis de serem incorporadas em um modelo, a fim de aprimorar análises gráficas multidimensionais, como a técnica biplots. Com essa motivação, este trabalho tem por objetivo propor o uso de biplots corrigidos por predições de modelos GEE na classificação granulométrica de cafés, discriminada por componentes do efeito das safras. Para validação da proposta, realizações Monte Carlo foram feitas em diferentes estruturas de tabela de contingência em cenários com diferentes graus de correlação. Concluiu-se que o uso de modelos GEE com a técnica biplot corrigida pelas predições é viável de aplicação na análise granulométrica de grãos defeituosos de cafés, com uma eficiente discriminação dos efeitos de safras.