Abstract:RESUMO -Objetivou-se utilizar técnicas de análises exploratórias em dados da produção de matéria seca (PMS) de 16 cortes de 92 cultivares de alfafa (Medicago sativa L.). A produção de matéria seca variou entre e dentro de cortes, uma vez que os coeficientes de variação oscilaram de 17,7% (corte 2) a 51,7% (corte 9). De modo geral, os dados de produção obtidos nos 16 cortes não se ajustaram à distribuição normal. Os coeficientes de simetria foram negativos nos cortes 1 a 4, 10 a 12, 14 a 16, enquanto os coefici… Show more
“…A curtose é uma medida do grau de achatamento de uma distribuição em relação à curva normal. Do modo semelhante, o coeficiente de simetria foi negativo para N. A simetria é uma medida da forma de distribuição dos dados quanto à distribuição da curva normal, indicando neste caso, que a cauda desta curva é viezada à esquerda (FREITAS et al, 2008). Observa-se também maior coeficiente de variação (CV) para os teores foliares de Fe, Cu e Mg, nesta ordem e menor CV para N (Tabela 2).…”
“…A curtose é uma medida do grau de achatamento de uma distribuição em relação à curva normal. Do modo semelhante, o coeficiente de simetria foi negativo para N. A simetria é uma medida da forma de distribuição dos dados quanto à distribuição da curva normal, indicando neste caso, que a cauda desta curva é viezada à esquerda (FREITAS et al, 2008). Observa-se também maior coeficiente de variação (CV) para os teores foliares de Fe, Cu e Mg, nesta ordem e menor CV para N (Tabela 2).…”
“…Na tabela 1 é apresentado um resumo das estatísticas descritivas das variáveis analisadas. Exceto ALT, Comp e Gesta, todas as variáveis apresentaram coeficientes de assimetria e de curtose que podem ser considerados próximos de zero, sugerindo que a distribuição dessas variáveis se assemelha a uma normal (FREITAS et al, 2008). O fato de as variáveis ALT, Comp e Gesta apresentarem coeficientes de assimetria e de curtose altos não acarretou problemas na análise dos CPs, uma vez que não foi detectada a presença de outliers, uma das anomalias mais prejudiciais à técnica de CP.…”
Visual scores for precocity Visual scores for terminal carcass Predição da precocidade sexual em bovinos da raça Nelore por meio de componentes principais Prediction of sexual precocity in Nellore heifers using principal component analysis RESUMO: A eficiência reprodutiva e melhoria no desenvolvimento ponderal são as principais metas na pecuária de corte. O objetivo deste trabalho foi selecionar novilhas sexualmente mais precoces por meio de escores visuais de carcaça, peso e musculosidade. Dados de 283 fêmeas Nelore foram avaliados à desmama (oito meses de idade) e no início da estação de monta, aos quinze meses de idade. As características avaliadas foram: a) aos oito e quinze meses de idade: peso corporal (PE 8 , PE 15), escores visuais de conformação de carcaça (C 8 , C 15), de precocidade de terminação (P 8 , P 15) e de musculosidade (M 8 , M 15); b) somente aos quinze meses de idade: tamanho da vulva (VULVA), tamanho corporal (comprimento: COMP x altura: ALT) e comprimento do umbigo (UMB). Além dessas características, foram analisados o peso (PEMAE) e ano de nascimento da mãe (ANOMAE), a idade à prenhez (PREN) e ao parto (PAR) das novilhas. Os resultados mostraram que os escores visuais de conformação de carcaça, de precocidade de terminação e de musculosidade podem ser utilizados para auxiliar na seleção e na predição da precocidade sexual de novilhas da raça Nelore, à desmama (oito meses) e aos quinze meses de idade. Aos oito meses de idade, quanto maiores foram os valores de PEMAE, C 8 , PE 8 , P 8 e M 8 , mais precocemente as novilhas entraram na reprodução.
“…For comparison purposes, outliers were analyzed within the dataset of each attribute by means of boxplot graphs (Freitas et al, 2008) and were removed when their removal resulted in a better adjustment of the semivariograms. Therefore, to prevent the model from being underestimated or overestimated, a trend of the data based on the significant dispersion plots and correlation coefficients was analyzed and outliers were withdrawn after verification, as suggested by S. R. Vieira, Hatfield, Nielsen and Biggar (1983) who worked with the semivariogram of the residue.…”
Section: Methodsmentioning
confidence: 99%
“…Regardless of the attributes analyzed, the estimation of these statistics after the removal of the outliers caused skewness and better kurtosis, with less flattening of the distribution in relation to the normal curve in the data because there was equivalence between the mean and median sensitivity and also a reduction in the coefficients of variation, which did not occur with the mathematical assumption, this also being another divergence factor justified by the precision index (Table 2) and the maps (Figures 1 and 2). According to Freitas et al (2008), the skewness and kurtosis of the data are measures that demonstrate the amplitude of the data regarding the distribution of the normal curve, which affects the inferences obtained, the estimation of the fixed effects, and the heterogeneity of the variance of the error. reduction in the coefficients of variation, which did not occur with the mathematical assumption, this also being another divergence factor justified by the precision index (Table 2) and the maps (Figures 1 and 2).…”
Geostatistics is the main technique used to efficiently determine spatial variability. The objective of this study was to evaluate the applicability of the principles of geostatistics in the use of semivariograms elaborated through parametric monitoring and the assumption automatically made by software in the map preparation of soil chemical attributes. Available phosphorus (P), potassium (K+), calcium (Ca2+), magnesium (Mg2+), base saturation (V%), sulfur (SO42-), and pH were compared from the soil chemical attributes of 60 samples of a Typical Oxisol collected at a 0-20 cm depth and a distance of 300 m between the points. The maps were compared using error matrices and evaluated by the Global Accuracy (GA), Kappa (K), and Tau (T) indexes. The parameterized semivariograms and the automatic software model assumption did not present a high coincidence for the available P and Mg2+, making it necessary to adjust the semivariogram variables in the spatial analysis as a function of the outliers, sum of squares of residuals, coefficient of determination, and cross-validation to better represent the variability of the data and thus avoid distortions of the sample point range that would affect the adequate representativeness of the attributes, which contrasts with the automatic model generated by the software.
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