Análise exploratória de simulações sociais computacionais por meio de estatística multivariada e mapas auto-organizáveis.

Visando oferecer subsídios para a avaliação do Plano Territorial de Desenvolvimento Rural Sustentável do Ministério do Desenvolvimento Agrário este trabalho teve como objetivo a aplicação da análise de componentes principais, da análise de agrupamentos pelo método hierárquico aglomerativo e da rede neural do tipo Mapa Auto-Organizável de Kohonen na análise exploratória de resultados de simulações sociais computacionais do sistema socioterritorial ?Território Rural Sul "sergipano?. A metodologia basea-se na Sociologia da Ação Organizada e no método Soclab. As análises estatísticas mostraram que o sistema socioterritorial em questão tem estrutura simples e determinística, ou seja, apresenta um jogo social cooperativo com forte tendência à estabilidade mesmo com situações de interesses divergentes. A análise neural permitiu a caracterização das situações atípicas quando ocorrem a estabilidade do sistema social.

Variabilidade físico-química da farinha de mandioca do Território da Cidadania do Vale do Juruá, Acre.

A farinha é um derivado da mandioca de grande importância alimentar, porém com pequena padronização, por causa do processo artesanal de fabricação. O objetivo deste estudo foi analisar a variabilidade da farinha de mandioca artesanal, produzida no Território da Cidadania do Vale do Juruá, Acre, e agrupar os municípios produtores de acordo com suas características físico-químicas, por meio de análises multivariadas, determinando sua influência na qualidade da farinha de mandioca. Foram analisadas 138 amostras de farinhas, coletadas nos municípios de Cruzeiro do Sul, Mâncio Lima, Rodrigues Alves, Porto Walter e Marechal Thaumaturgo, com determinação da umidade, cinzas, proteína total, extrato etéreo, fibra total, carboidratos totais, valor energético, acidez titulável, pH e atividade de água. Os dados foram analisados pela estatística descritiva com comparação de médias pelo teste de Tukey e estatística multivariada, de forma complementar entre si; com análises de agrupamento hierárquica, pela distância euclidiana e método de Ward, e, não hierárquica, k-means, análise de componentes principais, pela matriz de correlação, e análise discriminante, pelo método da exclusão progressiva passo a passo. Os resultados mostraram que as farinhas encontram-se dentro das normas de qualidade exigidas em legislação. As diferentes análises multivariadas foram coerentes, indicando que há um padrão de distribuição das características físico-químicas das farinhas, o que sugere padrões no processo de fabricação, distribuídos conforme a localização dos municípios analisados. As características de maior influência na discriminação das farinhas são acidez, pH, atividade de água e umidade, indicando que o modo de fabricação tem grande influência na qualidade da farinha produzida.

Characterization of aromatic profiles in brazilian tropical wines determined by gas chromatography and multivariate statistical analysis.

2011

Análise dos componentes principais e métodos multicritério ordinais no estudo de organossolos e solos afins.

Uma importante propriedade dos Organossolos, e de outros solos com alto teor de C orgânico para predizer o potencial de uso e riscos de degradação, é o grau de subsidência (perda de massa e volume). Nos Organossolos ocorrem diferentes riscos de subsidência, resultantes de seus atributos, em especial da natureza da matéria orgânica e do ambiente de deposição. Este estudo foi realizado com dados de 19 perfis de solos de diferentes regiões do Brasil. Foram adotados os procedimentos da SBCS para descrição e coleta dos perfis, e os métodos analíticos da Embrapa Solos para caracterização dos solos. A análise dos componentes principais foi utilizada para agrupar os perfis com o auxílio de atributos morfológicos, físicos, químicos e do ambiente de ocorrência e mostrou-se adequada no agrupamento dos solos estudados com base em seus atributos, comparando-se com a sua taxonomia. Neste artigo foram usados os métodos multicritério ordinais de Borda, Condorcet e Copeland para ordenar, segundo o risco de subsidência, os perfis de Organossolos estudados. Os resultados mostram correlação entre os métodos (exceto Condorcet, que não foi capaz de ordenar as alternativas) e o resíduo mínimo, parâmetro usual para avaliar subsidência. Isso indica eficácia para ordenar/classificar os perfis de solos estudados quanto ao risco de subsidência. Os métodos quantitativos utilizados neste trabalho mostraram-se promissores como ferramentas em estudos na Ciência do Solo.

Fruticultura e inovação: hierarquização dos produtores do Distrito de Irrigação Senador Nilo Coelho, Petrolina, PE

O objetivo geral deste estudo é identificar e analisar o nível de inovação dos produtores no Arranjo Produtivo Local de Fruticultura Irrigada do Submédio Vale do São Francisco em P ernambuco. Especificamente, listam-se os objetivos de: (i) identificar os fatores comuns e/ou específicos relacionadas às características do perfil do produtor, da produção e da inovação; (ii) agrupar os produtores homogêneos; (iii) quantificar e analisar o nível de inovação dos produtores por meio de um índice de hierarquização. A base dos dados é constituída de informações coletadas com 85 fruticultores e a metodologia utiliza-se de técnicas da análise estatística multivariada como análise fatorial e análise de clusters. Pela a análise fatorial, os resultados demonstram que 16 variáveis representativas são condensadas em quatro fatores e constata-se que os fatores que mais influenciaram o dinamismo do arranjo foram os indicadores de produtividade/faturamento e perfil/cooperação dentro do APL de fruticultura irrigada. Pelo índice de hierarquização, o grupo 1 foi o núcleo responsável pelo desenvolvimento do APL.

Factor analysis applied to genome prediction for high-dimensional phenotypes in pigs.

The aim of the present study was to propose and evaluate the use of factor analysis (FA) in obtaining latent variables (factors) that represent a set of pig traits simultaneously, for use in genome-wide selection (GWS) studies. We used crosses between outbred F2 populations of Brazilian Piau X commercial pigs. Data were obtained on 345 F2 pigs, genotyped for 237 SNPs, with 41 traits. FA allowed us to obtain four biologically interpretable factors: ?weight?, ?fat?, ?loin?, and ?performance?. These factors were used as dependent variables in multiple regression models of genomic selection (Bayes A, Bayes B, RR-BLUP, and Bayesian LASSO). The use of FA is presented as an interesting alternative to select individuals for multiple variables simultaneously in GWS studies; accuracy measurements of the factors were similar to those obtained when the original traits were considered individually. The similarities between the top 10% of individuals selected by the factor, and those selected by the individual traits, were also satisfactory. Moreover, the estimated markers effects for the traits were similar to those found for the relevant factor.

Análise multivariada de argissolos da faixa atlântica brasileira.

A faixa atlântica brasileira possui extrema diversidade ambiental, onde é expressiva a ocorrência de Argissolos, descritos e identificados em diversos estudos, sem que tenham sido exauridas as possibilidades de interpretações. O objetivo deste estudo foi avaliar, por meio da análise multivariada, as principais diferenças nos atributos físicos e químicos de Argissolos da faixa atlântica brasileira. Foram analisados 91 perfis de solos oriundos de levantamentos pedológicos realizados pelo Projeto RADAMBRASIL, agrupados em três domínios geomorfológicos distintos: Planaltos Soerguidos, Planaltos Rebaixados e Tabuleiros Costeiros, por meio da análise de componentes principais e análise de função discriminante. Para isso, foram selecionadas 14 variáveis para identificar as peculiaridades de cada grupo geomorfológico e suas principais diferenças. A análise dos componentes principais demonstrou que os cinco primeiros componentes respondem por aproximadamente 70 % da variação dos dados. A análise integrada confirmou que os Argissolos dos Planaltos Soerguidos são mais rasos, associando maiores taxas de erosão com menor espessura dos horizontes Bt, e são quimicamente pobres, embora mais rejuvenescidos e rasos. Já os Argissolos nos Planaltos Rebaixados, submetidos a um clima mais seco e, ou, sazonal que os situados nos Planaltos Soerguidos e Tabuleiros Costeiros, mostram-se menos intemperizados e com maior CTC. As análises realizadas (componentes principais e análise discriminante) permitem melhor entender as relações geomorfopedológicas dos Argissolos nos diferentes domínios estudados.

Tipologia dos municípios brasileiros com base na produção de milho dos estabelecimentos de agricultura familiar.

Neste estudo foram utilizados dados do censo agropecuário de 2006, disponibilizados na internet pelo IBGE, para produzir uma tipologia dos municípios produtores de milho considerando somente os estabelecimentos com agricultura familiar. No momento não há dados mais atuais, e dados individuais dos produtores são considerados sigilosos. A tipologia pode ser utilizada para estudos de monitoramento, os quais permitem identificar e acompanhar variações temporais de um conjunto de variáveis. O acompanhamento dessas variáveis ou descritores fornece valiosas informações e permite que decisores façam considerações práticas. Além disso, a estrutura flexível da tipologia permite a incorporação de variáveis em função de uma abordagem ou metodologia específica. Na estruturação da tipologia foram considerados descritores qualitativos e quantitativos como: tipo de agricultor, grau de espacialização do investimento, tipo de mão de obra, área plantada e produtividade. Foram analisados 5.570 municípios, totalizando 1.895.045 estabelecimentos. Feita com auxílio do software OriginPro (Originlab Corp.), a tipologia foi estruturada hierarquicamente, permitiu a categorização de grupos e foi primariamente baseada em análise estatística básica e multivariada, após análise qualitativa dos dados. A análise dessas variáveis permitiu uma avaliação da distribuição geográfica da produção e do uso de tecnologias.

Enfoque da estatística espacial em modelos dinâmicos de mudança do uso do solo.

O atual nível das mudanças uso do solo causa impactos nas mudanças ambientais globais. Os processos de mudanças do uso e cobertura do solo são processos complexos e não acontecem ao acaso sobre uma região. Geralmente estas mudanças são determinadas localmente, regionalmente ou globalmente por fatores geográficos, ambientais, sociais, econômicos e políticos interagindo em diversas escalas temporais e espaciais. Parte desta complexidade é capturada por modelos de simulação de mudanças do uso e cobertura do solo. Uma etapa do processo de simulação do modelo CLUE-S é a quantificação da influência local dos impulsores de mudança sobre a probabilidade de ocorrência de uma classe de uso do solo. Esta influência local é obtida ajustando um modelo de regressão logística. Um modelo de regressão espacial é proposto como alternativa para selecionar os impulsores de mudanças. Este modelo incorpora a informação da vizinhança espacial existente nos dados que não é considerada na regressão logística. Baseado em um cenário de tendência linear para a demanda agregada do uso do solo, simulações da mudança do uso do solo para a microbacia do Coxim, Mato Grosso do Sul, foram geradas, comparadas e analisadas usando o modelo CLUE-S sob os enfoques da regressão logística e espacial para o período de 2001 a 2011. Ambos os enfoques apresentaram simulações com muito boa concordância, medidas de acurácia global e Kappa altos, com o uso do solo para o ano de referência de 2004. A diferença entre os enfoques foi observada na distribuição espacial da simulação do uso do solo para o ano 2011, sendo o enfoque da regressão espacial que teve a simulação com menor discrepância com a demanda do uso do solo para esse ano.

Estatística: uso da análise de regressão.

Muitos experimentos tem sido analisados por métodos estatísticos inadequados. O uso não criterioso destes métodos, sem o devido cuidado ou sem considerar outras possibilidades, pode reduzir o valor das discussões, conclusões e o próprio valor da pesquisa. Há uma grande gama de tipos possíveis de abordagem estatística dos dados de pesquisa, cada qual atingindo uma finalidade. Por isso, o procedimento estatístico deve ser escolhido criteriosamente. Se o objetivo de um trabalho e estimar a magnitude de um efeito, então a analise usada deve estimá-la: não basta neste caso, apenas explicar qual dos resultados diferiram significativamente. Não obstante, se o objetivo da pesquisa é determinar um ponto, então a análise deve faze-lo. Neste caso, não e suficiente verificar somente o comportamento dos dados. A escolha de um modelo de regressão e uma ponderação na qual deve ser considerados, a adequação ao fenômeno estudado, o ajuste matemático obtido e a sua aplicabilidade. As propriedades do modelo escolhido devem ser justificáveis, tanto logicamente quanto biologicamente. Portanto, a análise deve ser sensata, lógica e apropriada as questões que procura-se responder.

Reação de genótipos de girassol à mancha de alternaria (alternariaster helianthi) em condições de campo, nas safras 2013/2014 e 2014/2015.

RESUMO: A reação de 23 genótipos de girassol à mancha de Alternaria foi avaliada em dois experimentos de campo, conduzidos em Londrina, PR, nas safras 2013/2014 e 2014/2015. Os experimentos foram semeados em outubro de 2013 e outubro de 2014. A severidade da doença, que ocorreu por infecção natural das plantas pelo fungo, foi avaliada na fase de desenvolvimento R3, utilizando uma escala diagramática da doença. Após a colheita, também foram avaliados a produtividade, o peso de mil aquênios e o teor de óleo. Em cada experimento, verificou-se diferença estatística significativa entre os híbridos avaliados em condições de campo, tanto para a severidade da doença, quanto para os componentes de produção. Nenhum genótipo de girassol apresentou resistência completa à mancha de Alternaria. ABSTRACT: The reaction of 23 sunflower genotypes to Alternaria leaf spot disease was evaluated in two field experiments carried out in Londrina, state of Paraná, Brazil, during 2013/2014 and 2014/2015 growing seasons. The experiments were sown in October 2013 and October 2014. Alternaria disease severity, under natural conditions in the field, was evaluated at the R3 growth stage with reference to a diagrammatic scale developed for this disease. After harvesting, yield, 1000-seed weight and oil content were also evaluated. For each experiment, statistical significance was observed among the evaluated genotypes for disease severity and yield components. None of the sunflower genotypes showed complete resistance to Alternaria leaf spot.