Viabilidade do uso da função discriminante de Fisher: comparação com a MANAVA

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorCampos, Katia Alves-
Autor(es): dc.creatorMorais, Augusto Ramalho-
Autor(es): dc.creatorPaixão, Crysttian Arantes-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:09:51Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:09:51Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-05-28-
Data de envio: dc.date.issued2021-05-28-
Data de envio: dc.date.issued2020-06-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/46417-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1155690-
Descrição: dc.descriptionThe multivariate analysis methods allow the simultaneous study when several variable responses are obtained by plot. An option for the treatment of multivariate data is the transformation, using Fisher's linear discriminant function (FDF). After reduction of the p- dimensional to the unidimensional space, the univariate analysis of variance (ANOVA) is applied. The objectives of this paper were to evaluate the transformation efficiency of the multivariate data through the FDF and to compare the detection capacity of differences between treatments by the ANOVA of these data with the results obtained by means of the multivariate analysis of variance (MANOVA). Simulations were carried out to evaluate the acceptance rates of the null hypotheses for treatments, in four levels of correlations, equality of averages and variances for treatments and inequality between averages and variances. It was applied ANOVA, MANOVA and ANOVA of FDF to the values of these simulations. The results of the simulations indicate that FDF is a proper alternative for data evaluation.-
Descrição: dc.descriptionOs métodos de análise multivariada permitem o estudo simultâneo quando são obtidas várias variáveis respostas por parcela. Uma opção para o tratamento de dados multivariados é a transformação, por meio da função discriminante linear de Fisher (FDF). Após redução do espaço p-dimensional ao unidimensional, aplica-se a análise de variância univariada (ANAVA). Este trabalho teve por objetivos avaliar a eficiência da transformação dos dados multivariados por meio da FDF e comparar a capacidade de detecção de diferenças entre tratamentos pela ANAVA desses dados com os resultados obtidos por meio da análise de variância multivariada (MANAVA). Foram realizadas simulações com o intuito de avaliar as taxas de aceitação das hipóteses de nulidade para tratamentos, em quatro níveis de correlações, igualdade de médias e de variâncias para tratamentos e desigualdade entre médias e variâncias. Aos valores desses cenários foram aplicadas a ANAVA, a MANAVA e a ANAVA da função discriminante linear de Fisher. Os resultados das simulações indicam que a FDF é uma alternativa adequada para avaliação de dados.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
???dc.source???: dc.sourceRevista Brasileira de Biometria-
Palavras-chave: dc.subjectSimulação-
Palavras-chave: dc.subjectCorrelação-
Palavras-chave: dc.subjectTransformação de dados-
Palavras-chave: dc.subjectRedução de espaço-
Palavras-chave: dc.subjectSimulation-
Palavras-chave: dc.subjectCorrelation-
Palavras-chave: dc.subjectData transformation-
Palavras-chave: dc.subjectSpace reduction-
Palavras-chave: dc.subjectAnalysis of variance-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise de variância-
Título: dc.titleViabilidade do uso da função discriminante de Fisher: comparação com a MANAVA-
Título: dc.titleFeasibility of Fisher’s discriminating function: comparison with MANAVA-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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