Navegando por Autor "Ataides, Daniela Silva"

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Análise de variância corrigida para a produção de matéria seca ao longo do tempo.
(2016) Moreira, Juracy Mendes; Melo, Aurélio Ferreira; Oliveira, Jose Marcelo de; Ataides, Daniela Silva; Ribeiro, Marcelo Carlos; Bortolini, Juliano
Técnicas de análises de experimentos que utilizam medidas repetidas ao longo do tempo devem considerar a estrutura de correlação entre tempos e dentro de tempos. Neste trabalho foi analisado à produção de matéria seca com o uso de nutrientes de alta e baixa concentração, no qual foi constatado por meio do teste de Mauchly que a matriz de covariância do modelo proposto, não satisfaz ao critério de esfericidade, não possuindo variâncias iguais e correlações nulas. Esse fato pode tornar inválidos os testes F da análise de variância aplicados as fontes de variações presentes na subparcela, portanto foi utilizado duas formas de corrigir os respectivos graus de liberdade, e com isso garantir que a distribuição F seja exata. No estudo da produção matéria seca, ficou constatado que indefere o uso dos nutrientes na produção da matéria seca e este fato foi confirmado pela análise clássica de variância, bem como na análise de variância corrigida.
Parcela ótima para a cultura do cafeeiro obtido por simulação de dados com variâncias conhecidas.
(2016) Moreira, Juracy Mendes; Melo, Aurélio Ferreira; Oliveira, Jose Marcelo de; Ataides, Daniela Silva; Ribeiro, Marcelo Carlos; Bortolini, Juliano
Diversos métodos têm sido empregados por pesquisadores para determinar o tamanho ótimo de parcela experimental e o controle do erro experimental. Os mais difundidos são: método empírico de Smith; método da inspeção visual da curvatura máxima, método da curvatura máxima do coeficiente de variação. Recentemente foram propostos métodos do ajuste de modelo segmentado (linear com platô) para determinação do tamanho ótimo de parcela. Todos os métodos citados anteriormente utilizam dados provenientes de ensaios de uniformidade para medir a variabilidade entre os possíveis tamanhos de parcela. Os dados utilizados neste trabalho foram obtidos através de simulação computacional de dados de um ensaio de uniformidade. O objetivo proposto neste trabalho consiste em utilizar técnicas estatísticas para determinar o tamanho ótimo de amostra. Conclui-se o tamanho ótimo de parcela foi conseguido através do método de máxima curvatura do coeficiente de variação que apresentou um R2 de 0,9818.
Simulação do tamanho ótimo de amostra em duas fases para um custo fixo de amostragem.
(2016) Moreira, Juracy Mendes; Melo, Aurélio Ferreira; Oliveira, Jose Marcelo de; Ataides, Daniela Silva; Ribeiro, Marcelo Carlos; Bortolini, Juliano
As pesquisas genéticas na cultura do café, têm tido grande expansão e, na maioria dos casos, as amostras são constituídas da coleta de folhas ou de frutos em diferentes plantas constituindo amostragem em mais de um estágio. Na amostragem em dois estágios ou sub amostragem, designada amostragem hierárquica, a população é constituída por 𝑁1 unidades primárias e cada unidade primária por 𝑁2 indivíduos. São selecionadas 𝑛1 unidades primárias e, de cada uma delas, selecionados 𝑛2 indivíduos. Para a determinação do tamanho ótimo da amostra biológica é necessário que se tenha dados obtidos de experimentos bem conduzidos e que expressem fielmente a variabilidade entre plantas de café e entre frutos, nas plantas, para condições que possam variar de acordo com os genes pesquisados. Em geral, o tamanho da amostra biológica utilizado pode estar sendo subestimado em função principalmente da relação entre as variâncias e da relação de custos.