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Simulação de modelos multiníveis com regressões adaptativas robustas em condições experimentais de armazenamento de cafés especiais em ambientes refrigerados

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dc.contributor.advisor Cirilo, Marcelo Ângelo
dc.contributor.author Manoel, Iuri dos Santos
dc.date.accessioned 2024-01-30T20:21:31Z
dc.date.available 2024-01-30T20:21:31Z
dc.date.issued 2021-02-26
dc.identifier.citation MANOEL, Iuri dos Santos. Simulação de modelos multiníveis com regressões adaptativas robustas em condições experimentais de armazenamento de cafés especiais em ambientes refrigerados. 2021. 49 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021. pt_BR
dc.identifier.uri http://www.sbicafe.ufv.br/handle/123456789/14094
dc.description Dissertação de Mestrado defendida na Universidade Federal de Lavras pt_BR
dc.description.abstract Inúmeros fatores contribuem para a qualidade dos cafés especiais, dentre eles, pode-se citar as condições de armazenamento e refrigeração. Desta forma, podemos conjecturar que os resultados das avaliações sensoriais poderão ser corrompidos devido a erros de mensurações, principalmente quando os provadores não são treinados, ocasionando o surgimento de observações discrepantes (outliers). Com essa motivação, este trabalho teve por objetivo propor cenários de simulação, considerando valores paramétricos obtidos pelo ajuste de um modelo multinível incorporando regressões adaptativas robustas a presença de outliers em um experimento real com cafés beneficiados e não beneficiados armazenados em diferentes períodos e temperaturas. Neste contexto, considerou-se cenários computacionalmente simulado, em que, tais erros na resposta da variável nota sensorial, poderão ser cometidos em L=5 e 10 unidades. Concluiu-se que a metodologia proposta para inferir notas sensoriais simuladas em experimento definido pelas condições experimentas de armazenamento e ambientes refrigerados foi viável por contemplar características robustas em amostras que sejam caracterizadas com até 30% de observações outliers nos cenários de simulação avaliados. pt_BR
dc.description.abstract Numerous factors contribute to the quality of specialty coffees, including storage and refrigeration conditions. In this sense, we can conjecture that the results of sensory evaluations may be corrupted due to measurement errors, mainly when tasters are not trained, causing the appearance of observation outliers. With this motivation, this study aimed to propose simulation scenarios considering parametric values obtained by adjusting a multilevel model incorporating robust adaptive regressions to the presence of outliers in an actual experiment with processed and non-processed coffees stored at different periods and temperatures. In this context, computationally simulated scenarios, in which the errors in the response of the variable sensory score could be made at L = 5 and 10 units, were considered. The proposed methodology to infer simulated sensory scores in an experiment defined by the experimental conditions of storage and refrigerated environments was feasible because it contemplates robust characteristics in samples characterized with up to 30% of outlier observations in the evaluated simulation scenarios. pt_BR
dc.format 49 folhas pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Universidade Federal de Lavras pt_BR
dc.subject Grãos de café beneficiados pt_BR
dc.subject Regressões pt_BR
dc.subject Outlier pt_BR
dc.subject Simulação pt_BR
dc.subject Processed coffe beans pt_BR
dc.subject Regressions pt_BR
dc.subject Outlier pt_BR
dc.subject.classification Cafeicultura::Colheita, pós-colheita e armazenamento pt_BR
dc.title Simulação de modelos multiníveis com regressões adaptativas robustas em condições experimentais de armazenamento de cafés especiais em ambientes refrigerados pt_BR
dc.type Dissertação pt_BR

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Dissertação Iuri dos Santos Manoel 2021 UFLA.pdf 3.080Mb application/pdf View/Open ou Pre-visualizar Texto Completo

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