Alternative for the evaluation of coffee seedlings using Fisher's discriminant analysis

Abstract

-One of the applications of Fisher's linear discriminant function (FDF) is its use in transforming multivariate data into a new univariate variable. This then makes possible a new option for the variance analysis of multivariate data, in addition to the multivariate analysis of variance (MANOVA). The aim of this work was to select groups of seven characteristics of quality in coffee seedlings using six criteria for selection, to use the FDF to transform such groupings of characteristics into a new variable, and then to compare interpretation of the results obtained from the univariate and multivariate analyses of variance of the characteristics and this new variable, with a view to its use in evaluating coffee seedlings. A randomised block design was used to assess the effect of organic fertiliser on the formation of seedlings in coffee cv. Catuaí Vermelho IAC-44, evaluating the following characteristics: seedling height, diameter, root length, dry weight of shoots and roots, leaf area, number of leaves and total dry weight. According to the selection criteria used, different subsets of the selected characteristics are possible. The use of the FDF is shown to be viable in discriminating between treatments. Univariate analysis of the new variable obtained with the FDF and multivariate analysis (MANOVA) was able to detect differences between the treatments, however, it is simpler to apply FDF methodology. RESUMO -Uma das aplicações da função discriminante linear de Fisher (FDF) é a sua utilização, para a transformação de dados multivariados, em nova variável univariada, de maneira a possibilitar uma nova opção de análise de variância dos dados multivariados além da análise de variância multivariada (MANAVA). O objetivo deste trabalho é selecionar agrupamentos de sete características de qualidade de mudas de cafeeiro, por meio de seis critérios de seleção, utilizar a FDF para transformar tais agrupamentos das características em uma nova variável e posteriormente comparar a interpretação dos resultados obtidos com as análises de variância univariada e multivariada das características mensuradas e essa nova variável, com vista em seu uso na avaliação de mudas de cafeeiro. O delineamento utilizado foi em blocos casualizados para avaliar o efeito de adubações orgânicas na formação de mudas de cafeeiro cv. Catuaí Vermelho IAC-44, avaliando as características altura de mudas, diâmetro, comprimento radicular, peso seco da parte aérea e da raiz, área foliar, número de folhas e peso seco total. De acordo com o critério de seleção usado, podem-se ter diferentes subconjuntos de características selecionados. A utilização da FDF se mostra viável na discriminação de tratamentos. A análise univariada da nova variável obtida pela FDF e a análise multivariada (MANAVA) foram capazes de detectar diferenças entre tratamentos, contudo, a aplicação da metodologia da FDF é mais simples.Palavras-chave: Seleção de variável. Análise multivariada. Transformação de dados. Análise de variância. Coffea arabica.

Discrimination of Varietal Groups and Hybrids of Coffea Canephora Species Using Multivariate Analysis

“…In coffee data, this technique had already been evaluated for classification purposes, but with different objectives, for which the discriminant analysis also obtained satisfactory results. Campos et al (2016) selected groups of seven quality characteristics of coffee seedlings, using six selection criteria. He used Fisher's discriminant analysis to transform the groups of characteristics into a new variable and then compare the results obtained with the univariate analysis of the new variable with the multivariate analysis.…”

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“…A técnica de análise de discriminante linear de Fisher (FDF), tem sido utilizada como técnica adicional à análise de variância univariada, em experimentos com mudas de cafeeiro; isto é a variável transformada foi considerada como outra variável respostas. Santana et al (2011) na avaliação do uso de adubação foliar no período de viveiro e de Silva et al (2012) na comparação de composições de substratos e de manejos em três cultivares de Coffea arabica e Campos et al, (2016) utilizaram quatro critérios de seleção para testar os agrupamentos das características das mudas de café e compararam a interpretação dos resultados com os obtidos pela análise de variância univariada e também multivariada e concluíram que ambas as técnicas, multivariada e univariada das características transformadas, foram capazes de detectar as mesmas diferenças dos tratamentos, sendo a FDF mais simples.…”

“…Existem trabalhos que, além de estudar alguns fatores, fazem testes para decidir qual característica da muda é mais informativa, como ocorre em métodos de seleção de variáveis, por meio de técnicas diversas ou mesmo por facilidade e importância dessas características. Campos et al (2016) estudaram as possíveis combinações de sete características usuais em experimentos com mudas de cafeeiro, altura, diâmetro, comprimento de raiz, fitomassa seca da parte aérea e da parte radicular, área foliar e número de folhas e concluíram que a análise de todas as sete características é a mais informativa e obtiveram resultados semelhantes na comparação da análise de variância dos dados transformados à análise de variância multivariada.…”