Análise de agrupamento de semeadoras manuais quanto à distribuição do número de sementes

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Araripe, Patricia Peres
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-06042016-181136/
Resumo: A semeadora manual é uma ferramenta que, ainda nos dias de hoje, exerce um papel importante em diversos países do mundo que praticam a agricultura familiar e de conservação. Sua utilização é de grande importância devido a minimização do distúrbio do solo, exigências de trabalho no campo, maior produtividade sustentável entre outros fatores. De modo a avaliar e/ou comparar as semeadoras manuais existentes no mercado, diversos trabalhos têm sido realizados, porém considerando somente medidas de posição e dispersão. Neste trabalho é utilizada, como alternativa, uma metodologia para a comparação dos desempenhos das semeadoras manuais. Neste caso, estimou-se as probabilidades associadas a cada categoria de resposta e testou-se a hipótese de que essas probabilidades não variam para as semeadoras quando comparadas duas a duas, utilizando o teste da razão das verossimilhanças e o fator de Bayes nos paradigmas clássico e bayesiano, respectivamente. Por fim, as semeadoras foram agrupadas considerando, como medida de distância, a medida de divergência J-divergência na análise de agrupamento. Como ilustração da metodologia apresentada, são considerados os dados para a comparação de quinze semeadoras manuais de diferentes fabricantes analisados por Molin, Menegatti e Gimenez (2001) em que as semeadoras foram reguladas para depositarem exatamente duas sementes por golpe. Inicialmente, na abordagem clássica, foram comparadas as semeadoras que não possuíam valores nulos nas categorias de resposta, sendo as semeadoras 3, 8 e 14 as que apresentaram melhores comportamentos. Posteriormente, todas as semeadoras foram comparadas duas a duas, agrupando-se as categorias e adicionando as contantes 0,5 ou 1 à cada categoria de resposta. Ao agrupar categorias foi difícil a tomada de conclusões pelo teste da razão de verossimilhanças, evidenciando somente o fato da semeadora 15 ser diferente das demais. Adicionando 0,5 ou 1 à cada categoria não obteve-se, aparentemente, a formação de grupos distintos, como a semeadora 1 pelo teste diferiu das demais e apresentou maior frequência no depósito de duas sementes, o exigido pelo experimento agronômico, foi a recomendada neste trabalho. Na abordagem bayesiana, utilizou-se o fator de Bayes para comparar as semeadoras duas a duas, no entanto as conclusões foram semelhantes às obtidas na abordagem clássica. Finalmente, na análise de agrupamento foi possível uma melhor visualização dos grupos de semeadoras semelhantes entre si em ambas as abordagens, reafirmando os resultados obtidos anteriormente.
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Neste caso, estimou-se as probabilidades associadas a cada categoria de resposta e testou-se a hipótese de que essas probabilidades não variam para as semeadoras quando comparadas duas a duas, utilizando o teste da razão das verossimilhanças e o fator de Bayes nos paradigmas clássico e bayesiano, respectivamente. Por fim, as semeadoras foram agrupadas considerando, como medida de distância, a medida de divergência J-divergência na análise de agrupamento. Como ilustração da metodologia apresentada, são considerados os dados para a comparação de quinze semeadoras manuais de diferentes fabricantes analisados por Molin, Menegatti e Gimenez (2001) em que as semeadoras foram reguladas para depositarem exatamente duas sementes por golpe. Inicialmente, na abordagem clássica, foram comparadas as semeadoras que não possuíam valores nulos nas categorias de resposta, sendo as semeadoras 3, 8 e 14 as que apresentaram melhores comportamentos. Posteriormente, todas as semeadoras foram comparadas duas a duas, agrupando-se as categorias e adicionando as contantes 0,5 ou 1 à cada categoria de resposta. Ao agrupar categorias foi difícil a tomada de conclusões pelo teste da razão de verossimilhanças, evidenciando somente o fato da semeadora 15 ser diferente das demais. Adicionando 0,5 ou 1 à cada categoria não obteve-se, aparentemente, a formação de grupos distintos, como a semeadora 1 pelo teste diferiu das demais e apresentou maior frequência no depósito de duas sementes, o exigido pelo experimento agronômico, foi a recomendada neste trabalho. Na abordagem bayesiana, utilizou-se o fator de Bayes para comparar as semeadoras duas a duas, no entanto as conclusões foram semelhantes às obtidas na abordagem clássica. Finalmente, na análise de agrupamento foi possível uma melhor visualização dos grupos de semeadoras semelhantes entre si em ambas as abordagens, reafirmando os resultados obtidos anteriormente.The manual planter is a tool that today still has an important role in several countries around the world, which practices family and conservation agriculture. The use of it has importance due to minimizing soil disturbance, labor requirements in the field, most sustainable productivity and other factors. In order to analyze and/or compare the commercial manual planters, several studies have been conducted, but considering only position and dispersion measures. This work presents an alternatively method for comparing the performance of manual planters. In this case, the probabilities associated with each category of response has estimated and the hypothesis that these probabilities not vary for planters when compared in pairs evaluated using the likelihood ratio test and Bayes factor in the classical and bayesian paradigms, respectively. Finally, the planters were grouped considering as a measure of distance, the divergence measure J-divergence in the cluster analysis. As an illustration of this methodology, the data from fifteen manual planters adjusted to deposit exactly two seeds per hit of different manufacturers analyzed by Molin, Menegatti and Gimenez (2001) were considered. Initially, in the classical approach, the planters without zero values in response categories were compared and the planters 3, 8 and 14 presents the better behavior. After, all the planters were compared in pairs, grouping categories and adding the constants 0,5 or 1 for each response category. Grouping categories was difficult making conclusions by the likelihood ratio test, only highlighting the fact that the planter 15 is different from others. Adding 0,5 or 1 for each category, apparently not obtained the formation of different groups, such as planter 1 which by the test differed from the others and presented more frequently the deposit of two seeds, required by agronomic experiment and recommended in this work. In the Bayesian approach, the Bayes factor was used to compare the planters in pairs, but the findings were similar to those obtained in the classical approach. Finally, the cluster analysis allowed a better idea of similar planters groups with each other in the both approaches, confirming the results obtained previously.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPZocchi, Silvio SandovalAraripe, Patricia Peres2015-12-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-06042016-181136/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2017-09-04T21:06:18Zoai:teses.usp.br:tde-06042016-181136Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212017-09-04T21:06:18Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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