| Registro completo |
| Provedor de dados: |
Infoteca-e
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| País: |
Brazil
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| Título: |
Aproximações em análise multivariada para discriminar esquemas de controle de doenças entre vinhedos.
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| Autores: |
CAVALCANTI, F. R.
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| Data: |
2023-11-06
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| Ano: |
2023
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| Palavras-chave: |
Dtquva
Análise de componentes principais
Análise de agrupamento
Análise de correspondência múltipla
Análise fatorial de dados mistos
Ciência de dados
Métodos de estatística multivariada (AM)
Vinhedo
Vinho
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| Resumo: |
O 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.
CGPE 018276
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| Tipo: |
Folhetos
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| Idioma: |
Português
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| Identificador: |
Bento Gonçalves: Embrapa Uva e Vinho, out. 2023.
1981-1004
http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1157819
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| Relação: |
(Embrapa Uva e Vinho. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 24).
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| Formato: |
26 p.
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| Direitos: |
openAccess
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