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Tesis Doctoral
DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.1985.tde-20231122-093441
Documento
Autor
Nombre completo
Clarice Garcia Borges Demétrio
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Piracicaba, 1985
Director
 
Título en portugués
Análise multidimensional para dados de cana-de-açúcar
Palabras clave en portugués
ANÁLISE MULTIDIMENSIONAL
CANA-DE-AÇÚCAR
DELINEAMENTO EXPERIMENTAL
Resumen en portugués
Dados de fibra%, brix%, pol% e produtividade de cana-de-açúcar de experimentos, com 22 variedades, conduzidos em blocos casualizados em 4 locais, em três cortes sucessivos, foram analisados dos pontos de vista uni e multivariado. Para isso foi desenvolvida, de uma forma relativamente simples, a teoria desses dois modelos procurando mostrar as diferenças e semelhanças entre eles. Foi utilizada ainda, como complementação dos métodos de comparações múltiplas, a análise discriminante sequencial múltipla. Verificou-se que no caso do modelo multivariado o número de diferenças significativas entre médias de tratamentos é menor do que no caso univariado, porque o critério de rejeição de Ho é mais rigoroso por levar em consideração um nível de significância conjunto, englobando todas as variáveis analisadas, tornando impossível uma comparação exata.
 
Título en inglés
Multivariate analysis to sugar-cane data
Resumen en inglés
Sugar-cane experimental data of fiber, brix, pol and yield from a randomized block design in 4 locals are analyzed from univariate and multivariate viewpoint. For such analyses a relatively simple form is developed, the theory under two models is discussed in order to show the differences and analogies between the two techniques. Multiple comparisons are made to complete the conclusions and multiple discriminant sequential analysis is applied. It was verified that the multivariate model showed a smaller number of significant differences between treatment means when compared with the univariate model since the criterion of rejection of Ho in the multivariate case is based on an exact overall significance level smaller than that used in univariate case.
 
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Fecha de Publicación
2023-11-24
 
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