Orientador: Carlos Roberto Padovani / Banca: Adalberto José Crocci / Banca: Luiz Gonzaga Manzine / Resumo: Os experimentos agronômicos, em geral, apresentam uma quantidade razoável de variáveis observadas e uma complexa estrutura de variação entre e dentro dessas variáveis. Essa estrutura de variação acarreta uma dificuldade para a utilização dos procedimentos requeridos pelo modelo estatístico, em virtude do difícil acesso a programas computacionais para a análise dos dados multivariados. Uma alternativa para redimensionar a quantidade de variáveis consiste na técnica dos componentes principais, que consegue descrever um conjunto com um número menor de variáveis não correlacionadas entre si, ordenadas de maneira decrescente pelas magnitudes das variâncias, de tal forma que a variância total do conjunto inicial seja preservada. Em síntese, a prática da análise de componentes principais é considerada sob o objetivo da redução do espaço paramétrico. Uma das dificuldades encontrada pelos pesquisadores no uso da técnica dos componentes principais, consiste na determinação do número de componentes que deve ser utilizado na redução do espaço paramétrico. Dentre alguns métodos exploratórios discutidos foram apresentados quatro critérios para a escolha do número de componentes principais os quais retem de forma qualificada, a informação contida nas variáveis originais. Neste sentido, foi proposto no presente estudo, a elaboração de um programa computacional, desenvolvido em linguagem MAPLE V.3 e CLIPPER 5.1, de fácil manuseio e acessível a todos os pesquisadores das áreas agronômicas. Visando a operacionalização do aplicativo e a utilização dos procedimentos de análise multivariada, finalizou-se o estudo apresentando dois exemplos envolvendo situações observadas na literatura agronômica, onde no primeiro faz-se uma abordagem pela metodologia univariada e pela utilização de componentes principais por processo gráfico, e no segundo... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The agronomical experiments, in general, introduce a reasonable quantity of observed variables and a variation complex structure between and within these variables. This variation structure carries a difficulty for the utilization of the procedures required by the statistical model, in view of the difficult access for computational programs for the analysis of the multivariate data. An option for redimensionate the quantity of variable consists in the technique of the principal components, which manages to describe a set with a smaller number of variable not correlated to each other, ordenate of decreasing way by the magnitudes of the variances, of such a form that the total variance of the initial set be preserved. In synthesis, the practice of the analysis of principal components is considered under the objective of the reduction of the parametric space. One of the difficulties found by the researchers in the use of the technique of the principal components, it consists in the determination of the number of components that should be used in the reduction of the parametric space. Among some argued exploratory methods were introduced four criteria for the choice of the number of principal components the ones retain of form qualified, the information contained in the original variables. In this sense, it was proposed at study present, the elaboration of a computational program, developed in language MAPLE V.3 and CLIPPER 5.1, of easy handling and accessible to all the researchers of the agronomical areas. Aiming at operationalization of the application and the utilization of the multivariate analysis procedures, it was concluded the study introducing two examples involving situations observed in the agronomical literature, where in the first an approach is done by the univariate methodology and by the utilization of principal components for prosecute graph, and in the second... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:45Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2005-09-08Bitstream added on 2014-06-13T18:52:36Z : No. of bitstreams: 1 silva_nr_me_botfca.pdf: 603039 bytes, checksum: 4acd5387f9aeb3ee2adb6a3405b329e6 (MD5) / Os experimentos agronômicos, em geral, apresentam uma quantidade razoável de variáveis observadas e uma complexa estrutura de variação entre e dentro dessas variáveis. Essa estrutura de variação acarreta uma dificuldade para a utilização dos procedimentos requeridos pelo modelo estatístico, em virtude do difícil acesso a programas computacionais para a análise dos dados multivariados. Uma alternativa para redimensionar a quantidade de variáveis consiste na técnica dos componentes principais, que consegue descrever um conjunto com um número menor de variáveis não correlacionadas entre si, ordenadas de maneira decrescente pelas magnitudes das variâncias, de tal forma que a variância total do conjunto inicial seja preservada. Em síntese, a prática da análise de componentes principais é considerada sob o objetivo da redução do espaço paramétrico. Uma das dificuldades encontrada pelos pesquisadores no uso da técnica dos componentes principais, consiste na determinação do número de componentes que deve ser utilizado na redução do espaço paramétrico. Dentre alguns métodos exploratórios discutidos foram apresentados quatro critérios para a escolha do número de componentes principais os quais retem de forma qualificada, a informação contida nas variáveis originais. Neste sentido, foi proposto no presente estudo, a elaboração de um programa computacional, desenvolvido em linguagem MAPLE V.3 e CLIPPER 5.1, de fácil manuseio e acessível a todos os pesquisadores das áreas agronômicas. Visando a operacionalização do aplicativo e a utilização dos procedimentos de análise multivariada, finalizou-se o estudo apresentando dois exemplos envolvendo situações observadas na literatura agronômica, onde no primeiro faz-se uma abordagem pela metodologia univariada e pela utilização de componentes principais por processo gráfico, e no segundo... / The agronomical experiments, in general, introduce a reasonable quantity of observed variables and a variation complex structure between and within these variables. This variation structure carries a difficulty for the utilization of the procedures required by the statistical model, in view of the difficult access for computational programs for the analysis of the multivariate data. An option for redimensionate the quantity of variable consists in the technique of the principal components, which manages to describe a set with a smaller number of variable not correlated to each other, ordenate of decreasing way by the magnitudes of the variances, of such a form that the total variance of the initial set be preserved. In synthesis, the practice of the analysis of principal components is considered under the objective of the reduction of the parametric space. One of the difficulties found by the researchers in the use of the technique of the principal components, it consists in the determination of the number of components that should be used in the reduction of the parametric space. Among some argued exploratory methods were introduced four criteria for the choice of the number of principal components the ones retain of form qualified, the information contained in the original variables. In this sense, it was proposed at study present, the elaboration of a computational program, developed in language MAPLE V.3 and CLIPPER 5.1, of easy handling and accessible to all the researchers of the agronomical areas. Aiming at operationalization of the application and the utilization of the multivariate analysis procedures, it was concluded the study introducing two examples involving situations observed in the agronomical literature, where in the first an approach is done by the univariate methodology and by the utilization of principal components for prosecute graph, and in the second... (Complete abstract click electronic access below)