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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorCAVALCANTI, F. R.
dc.date.accessioned2023-11-06T18:32:02Z-
dc.date.available2023-11-06T18:32:02Z-
dc.date.created2023-11-06
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationBento Gonçalves: Embrapa Uva e Vinho, out. 2023.
dc.identifier.issn1981-1004
dc.identifier.urihttp://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1157819-
dc.descriptionO Boletim destaca métodos de estatística multivariada (AM) para analisar diferentes esquemas de controle de doenças em vinhedos de várias vinícolas. Esses métodos identificam e categorizam os esquemas considerando variáveis como marca do fungicida, ingrediente ativo, grupo químico e número de aplicações. A construção de variáveis a partir de dados qualitativos é discutida através da Análise de Agrupamento (AA) e Correspondência Múltipla (MCA). A Análise de Componentes Principais (PCA) converte dados qualitativos em numéricos, ampliando as variâncias explicadas nos dois eixos por meio de um método que usa distâncias de Jaccard/Tanimoto. O Boletim apresenta este método. A Análise Exploratória Fatorial (EFA) é empregada para discriminação e interpretação. A PCA prioriza a maximização da variação, enquanto a EFA estabelece uma estrutura com fatores latentes. Ambas têm semelhanças, mas diferem em implementação e interpretação. A EFA forma 'factor loadings', e a PCA mostra que a marca do fungicida e aplicações são essenciais para a principal componente. O estudo sublinha que, apesar da força das técnicas multivariadas, a coleta humana de dados, sobretudo na avaliação de incidência de doenças, é vital para uma análise integral.
dc.language.isopor
dc.relation.ispartofseries(Embrapa Uva e Vinho. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 24).
dc.rightsopenAccess
dc.subjectDtquva
dc.subjectAnálise de componentes principais
dc.subjectAnálise de agrupamento
dc.subjectAnálise de correspondência múltipla
dc.subjectAnálise fatorial de dados mistos
dc.subjectCiência de dados
dc.subjectMétodos de estatística multivariada (AM)
dc.subjectVinhedo
dc.titleAproximações em análise multivariada para discriminar esquemas de controle de doenças entre vinhedos.
dc.typeFolhetos
dc.subject.thesagroVinho
dc.description.notesCGPE 018276
dc.format.extent226 p.
riaa.ainfo.id1157819
riaa.ainfo.lastupdate2023-11-06
dc.contributor.institutionFABIO ROSSI CAVALCANTI, CNPUV.
Aparece en las colecciones:Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (CNPUV)

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