Fabricantes de produtos de tecnologia aeronáutica requerem diversas atividades para o desenvolvimento da maturidade de uma aeronave. Dada uma aeronave em novo desenvolvimento, o presente trabalho elabora um processo de avaliação de componentes e equipamentos que os qualifica para os ensaios de maturidade. A fundamentação teórica associada, o cenário de aplicações e as normas vigentes são descritas com o objetivo de fundamentar o processo de avaliação elaborado por meio de requisitos para aplicação dos ensaios de maturidade. Processos similares de escolha de componentes elegíveis a ensaios acelerados são realizados no mercado aeroespacial, porém não são divulgados, por representar em vantagem competitiva para as empresas. Como critérios de seleção dos componentes e equipamentos, são analisados: características do componente, condição ambiental de operação a ser encontrada na aeronave e dados comparativos quando o componente já opera em outra plataforma aeronáutica. Esses critérios utilizados são evidenciados na sistematização de uma prática que é atualmente aplicada na indústria aeronáutica e foi desenvolvida pelo autor desta dissertação. Essa prática é exemplificada em um estudo de caso elaborado para aferir o processo de avaliação por meio de uma ferramenta computacional. As vantagens da implementação do método são descritas no trabalho, assim como sugestões para futuros trabalhos.

A soja está entre as principais culturas mundiais, uma vez que é uma excelente fonte de proteínas e óleo. Além disso, a espécie é aproveitada também pela indústria de biocombustíveis. Considerando a importância das novas mudanças climáticas no agronegócio; para a soja, esta situação é agravada em virtude das condições de temperatura e latitude recomendadas para a semeadura. Dessa forma, para aumentar a produtividade da cultura mesmo frente ao aquecimento global, fazse fundamental o desenvolvimento de cultivares com alta produtividade e tolerantes às altas temperaturas. Neste contexto, o objetivo geral deste trabalho foi selecionar genótipos de soja tolerantes ao calor. Uma população composta por 80 PI\'s de soja e 15 testemunhas foi avaliada sob condições de altas temperaturas, com experimentos instalados nas cidades de Teresina-PI, Piracicaba-SP e Jaboticabal- SP, no ano agrícola 2013/2014. Para a avaliação dos genótipos, foram realizadas análises univariadas e multivariadas. A seleção dos genótipos mais tolerantes a altas temperaturas foi realizada via análise de componentes principais. Nas análises de variâncias univariadas, todos os caracteres mostraram efeitos de tratamentos significativos pelo teste F. Pela análise de componentes principais no experimento conduzido em Teresina-PI, os caracteres que mais contribuíram para a variabilidade dos genótipos avaliados foram: data que metade da parcela atingiu o estádio R5, altura da planta na maturidade, período de granação e valor agronômico. Em Piracicaba-SP, os caracteres que mais contribuíram para a variabilidade foram o período de granação, massa de 100 sementes e o número de dias para a maturidade. Para a seleção dos genótipos mais tolerantes ao calor em Jaboticabal- SP, considerou-se principalmente a altura e a produtividade. Para a análise de mapeamento associativo, a fenotipagem foi realizada em Teresina-PI e avaliados quatro caracteres: altura da planta na maturidade, valor agronômico, massa de cem sementes e produtividade. A genotipagem foi realizada utilizando o chip da empresa Affymetrix. O desequilíbrio de ligação entre pares de marcadores foi calculado pelo coeficiente de determinação r2 e a análise de associação entre marcadores e o fenótipo de interesse foi realizada utilizando a abordagem de modelo linear generalizado. Foram identificadas 16 associações significativas. / Soybean (Glycine max) is one of most important crops in the world. This crop is an source of protein and oil. Beyond that, the species is also utilized for the biofuels industry. The recent climate changes are important on agribusiness, the ones on soybean crop are worse than on other crops because of the conditions of temperature and latitude recommended for planting. Thus, to increase the productivity of the crop even in face of global warming, it is essential that soybean breeding programs promote the development of cultivars highly productive and tolerant to high temperatures. In this context, the aim of this study was to select genotypes for heat tolerance. A population composed of 80 soybean PI\'s and 15 experimental checks was evaluated under high temperature conditions. The experiments were conducted in the cities of Teresina-PI, Piracicaba-SP and Jaboticabal-SP, in the 2013/2014 season. For the evaluation of the genotypes, univariate and multivariate analysis were performed, and the selection of the most genotypes for heat tolerance was performed by principal component analysis (PCA). In the univariate analyzes of variance, all characters showed significant effects of treatments by test F. In the PCA in the experiment conducted in Teresina-PI, the variables that most contributed to the variability of genotypes were: date in which half of the parcel reached R5 stage, height of the plant at maturity, grain filling period and agronomic value. In Piracicaba-SP PCA, the variables that most contributed to the variability were: grain filling period, 100-grain weight and the number of days to maturity. For the selection of the most heat-tolerant genotypes in Jaboticabal-SP, the height and the yield were the variables that most contributed to the variability. In the the association mapping analysis, the genotypes were evaluated under conditions of high temperatures in Teresina-PI and evaluated for four traits: height of the plant at maturity, agronomic value, 100 grain weight and yield. The genotyping was carried out using the Affymetrix chip. The linkage disequilibrium between pairs of markers was calculated by the determination coefficient r2 and the association analysis between markers and the phenotype of interest was performed using the generalized linear model approach. A total of 16 significant marker-trait associations were detected for the four traits.

Neste trabalho estamos propondo um novo método para a determinação do intervalo pós-morte, tendo em vista a necessidade de métodos que forneçam resultados em um curto período de tempo de análise e, ao mesmo tempo, tenha uma precisão semelhante à dos métodos utilizados atualmente. Além disso, é muito importante que sua aquisição seja viável para as instituições interessadas em tal análise, seja para fins como perícia criminal, instituições de pesquisa, instituto médico-legal ou para re-implante de órgãos amputados. Com estas motivações, o objetivo do trabalho é verificar se a técnica de espectroscopia de fluorescência apresenta sensibilidade suficiente para diferenciar os tecidos que estão em diferentes estágios de decomposição, uma vez que a técnica já tem sido muito utilizada para caracterização de tecidos biológicos com outras aplicações. Durante a realização do trabalho e análise dos dados obtidos (espectros de fluorescência), consideradas as dificuldades encontradas para a caracterização temporal das informações, são propostas formas de análise pertinentes. Dentre as análises realizadas, é apresentado o cálculo de análise em componentes principais, onde a diagonalização de matrizes de covariância permite identificar os padrões nos espectros obtidos. Uma interpretação dos dados obtidos de um primeiro grupo de animais utilizados (ratos da raça Wistar) foi feita, criando modelos matemáticos que descrevam as variações observadas em função do tempo, e logo a seguir foi realizado o processo de validação, onde o modelo matemático é posto à prova através da determinação do intervalo pós-morte de outro grupo de animais, cujos valores são conhecidos - estes dados, porém, não foram utilizados para a criação do modelo. A seguir, os resultados obtidos neste trabalho foram comparados com alguns resultados encontrados na literatura obtida, de onde foi possível concluir que o trabalho respondeu positivamente às expectativas. / In this study we propose a new method to evaluate the post-mortem interval, due to a need for methods that simultaneously provide results in a short analysis period of time and present accuracy similar to the methods currently used. Furthermore, it is very important to emphasize that the acquisition system must be practical and accessible in relations to costs getting possible the utilization for different institutions as: judicial expertise, research institutions, medical-legal institutes or to re-implantation of organ amputees. With these goals as motivation, the purpose of this study was to validate the fluorescence spectroscopy as a technique sufficiently sensitive to distinguish tissues in several stages of decomposition, since this technique has been widely used for characterization of biological tissue with other applications. Considering the difficulties found for temporal characterizations obtained by fluorescence spectra analysis any relevant ways of analysis were proposed. Among them we presented the Principal Components Analysis calculation, on which the diagonalization of covariance matrices allows us to identify standard in the obtained spectra. The interpretation of the data obtained from a first group of animals (breed: Wistar rats) was realized, creating mathematical models that describe the changes observed over time. Immediately after, the validation process was applied, where the mathematical model was tested, determining the post-mortem interval of another animals group whose values was known. However these data was not used to create the model. Afterwards, the results obtained in this study were compared to those from literature, and this comparison gotten possible to conclude that the study showed a positive response to the expectations.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:07:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao de Adilson Amaro Lima Rodrigues.pdf: 3709192 bytes, checksum: c11fff26ff83952fe051e5fc900bf72e (MD5) Previous issue date: 2011-09-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In industrial processes, oscillatory and non oscillatory disturbances usually travel along propagation paths, and are indicative of degradation in control loops, disturbances, limitations in equipments or control system. In this work, a methodology based in two algorithms from literature to detect these disturbances and the root cause analysis of theses disturbances is proposed. The detection of oscillatory signals is done using the filtered autocorrelation from the power spectral density. The non-periodic disturbances are detected through analysis of principal components of the power spectral density filter. The diagnosis of both disturbances is made based on the cause and effect relations of the loops and energy analysis. The application of the methodology to a power plant illustrates the usefulness of the proposed algorithms / Em processos industriais, perturbações oscilatórias ou não-oscilatórias normalmente se propagam ao longo de todo o processo, indicando a presença de degradações das malhas de controle, distúrbios, deficiências do sistema de controle ou equipamentos. Nessa dissertação é proposta uma metodologia baseada em dois algoritmos para detecção de perturbações e em seguida é feito o diagnóstico da fonte de perturbação. A detecção de sinais oscilatórios é feita usando a autocorrelação filtrada a partir do gráfico de densidade espectral. As perturbações não oscilatórias são detectadas via análise de componentes principais do gráfico de densidade espectral filtrada. O diagnóstico de ambas as perturbações é efetuado a partir do conhecimento da relação de causa efeito das malhas e da análise de energia. A aplicação da metodologia a uma central termoelétrica permite ilustrar o alcance dos algoritmos propostos

Orientador: Eder Ricardo Biazolla / Coorientador: Airton Abrahão Martin / Banca: Herculano da Silva Martinho / Banca: Glauco Issamu Miyahara / Banca: Eurípedes de Oliveira Marinho / Banca: Luiz Paulo Kowalski / Resumo: O câncer é uma das doenças mais sérias que têm ameaçado a saúde e a vida e sua influência tem aumentado. Dentre os cânceres, o de boca constitui-se um grave problema de saúde pública em várias regiões do mundo, inclusive em países desenvolvidos, estando entre os 10 tipos mais comuns. A espectroscopia FT-Raman é uma ferramenta analítica moderna cujo uso no diagnóstico do câncer poderá apresentar inúmeras vantagens para os pacientes, resultados mais rápidos com o mínimo de invasibilidade. Neste estudo, foram analisados espectros FT-Raman de 81 amostras de tecido neoplásico e 48 de mucosa bucal normal, de 26 e 18 pacientes, respectivamente. Um laser Nd:YAG à 1064nm foi utilizado como fonte de excitação no FT-Raman, RFS 100/S Espectrômetro, BrukerÒ, Alemão. As biópsias foram divididas em dois fragmentos, um seguiu a rotina de procedimentos para diagnóstico. O outro foi imediatamente armazenado em tubo criogênico de 1,2 ml Nalgene® e congelado em galão de nitrogênio líquido, numa temperatura de 196ºC negativos, para preservação e manutenção de todas as estruturas teciduais. Os espectros FT-Raman obtidos foram analisados através da Análise dos Componentes Principais (PCA). A análise foi executada comparando o tecido normal com o CEC. A PCA foi usada para verificar as diferenças estatísticas na amostra. A técnica de PCA provou ser eficiente para análise, mostrando que a Espectroscopia FT-Raman apresentou resultados significativos. / Abstract: Cancer is one of the most serious diseases threatening human health and life, and the influence of this disease becomes increasing. Among the cancers, oral cancer is constituted in a serious health problem in several areas of the world even in developed countries. Globally oral cancer is one among the 10 most common cancers. FT-Raman spectroscopy is a modern analytical tool and it is believed that its use for cancer diagnosis will lead to several advantages for patients, faster results and a minimization of invasivity. In this study, were analyzed FT-Raman spectra of 81 sample of malignant human oral lesions, Squamous Cell Carcinoma (SCC) and 48 of non-diseased, of 26 and 18 patient, respectively. A Nd: YAG laser at 1064nm was used as the excitation source in the FT-Raman, RFS 100/S Spectrometer, BrukerÒ, Germany. The biopsies were divided in two fragments, one followed the routine of procedures for diagnosis. The other was stored immediately in cryogenic tube of 1,2 ml Nalgene® and frozen in gallon of liquid nitrogen, in a temperature of 196ºC negative, for preservation and maintenance of all the tissues structures. Principal Components Analysis (PCA) was applied to FT-Raman spectra of non-diseased and SCC. PCA was used to verify the statistical differences in the sample. The technique of PCA proved to be efficient for analysis, showing that FT-Raman Spectroscopy showed significant results. / Doutor

Apesar da Análise de Componentes Principais (PCA) ser um dos métodos mais importantes na análise da estrutura a termo de taxa de juros, há fortes indícios de não ser adequada para estimar fatores da curva de juros quando há presença de dependência temporal e erros de medida. Para corrigir esses problemas é indicado utilizar a matriz de covariância de longo prazo, extraindo a correta estrutura de covariância presente nestes processos. Neste trabalho, mostramos que realizar a previsão fora da amostra da curva de taxa de juros com o método de Análise de Componentes Principais (PCA) utilizando como base a matriz de covarância de longo prazo (LRCM) parece ser mais acurada comparada a PCA com base na matriz de covariância amostral. / Although Principal Component Analysis (PCA) is one of the most common methods to estimate the structure of interest rate volatility, there are strong indications that it is not adequate to estimate interest rate factors when there is temporal dependence and measurement errors. To correct these problems it is necessary to use the longterm covariance matrix, to extract the correct covariance structure present in these processes. In this work, we show that performing the out-of-sample forecasting of the interest rate curve with the Principal Component Analysis (PCA) method based on the long-term covariance matrix (LRCM) seems to be more accurate compared to PCA based on sample covariance matrix.

Apesar da Análise de Componentes Principais (PCA) ser um dos métodos mais importantes na análise da estrutura a termo de taxa de juros, há fortes indícios de não ser adequada para estimar fatores da curva de juros quando há presença de dependência temporal e erros de medida. Para corrigir esses problemas é indicado utilizar a matriz de covariância de longo prazo, extraindo a correta estrutura de covariância presente nestes processos. Neste trabalho, mostramos que realizar a previsão fora da amostra da curva de taxa de juros com o método de Análise de Componentes Principais (PCA) utilizando como base a matriz de covarância de longo prazo (LRCM) parece ser mais acurada comparada a PCA com base na matriz de covariância amostral. / Although Principal Component Analysis (PCA) is one of the most common methods to estimate the structure of interest rate volatility, there are strong indications that it is not adequate to estimate interest rate factors when there is temporal dependence and measurement errors. To correct these problems it is necessary to use the longterm covariance matrix, to extract the correct covariance structure present in these processes. In this work, we show that performing the out-of-sample forecasting of the interest rate curve with the Principal Component Analysis (PCA) method based on the long-term covariance matrix (LRCM) seems to be more accurate compared to PCA based on sample covariance matrix.

Submitted by Duarte Zeny (zenydu@gmail.com) on 2013-01-13T13:09:21Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Levi_2011.pdf: 3299266 bytes, checksum: 6f8ae17be138738ad5e24c3ea563ff0a (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-13T13:09:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Levi_2011.pdf: 3299266 bytes, checksum: 6f8ae17be138738ad5e24c3ea563ff0a (MD5) / Estudo experimental com métodos de mineração de dados e de otimização heurística. Destaca a aplicação de mapas temáticos, faces de Chernoff e lógica difusa na análise de dados multivariados, possibilitando estabelecer classificação a partir de regras pré-estabelecidas, controladas. Os métodos asseguram base para planejamento, acompanhamento e análise da produção científica nacional. Tem por objetivo analisar os critérios de mensuração e apresentação dos dados sobre a produção científica nacional e descrever e aplicação da mineração de dados e da lógica difusa como métodos auxiliares na análise desses dados, através do contraste entre a demonstração de sua visualização e os métodos tradicionais. Desenvolve análise comparativa da produção por estado brasileiro e demonstra que tais métodos descrevem a produção com informações de impacto no fenômeno. Os resultados compõem técnicas de visualização de dados baseadas em representação visual de fácil associação e entendimento. Indicam a perspectiva de novas hipóteses de análise e aponta aspectos interessantes do perfil de produção brasileira. O modelo construído comprova a aplicabilidade do método, o que recomenda sua utilização pela Ciência da Informação. / Salvador

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2016-10-05T16:25:15Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 878205 bytes, checksum: ed399283a959570212dc039c5bdf576a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-05T16:25:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 878205 bytes, checksum: ed399283a959570212dc039c5bdf576a (MD5) Previous issue date: 2005-03-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A caracterização de ácidos húmicos de solos é de grande utilidade para o conhecimento das propriedades fundamentais do sistema orgânico do solo, para tal caracterização foi utilizada a técnica de titulação potenciométrica a fim de distinguir diferentes grupos funcionais e seus percentuais. As titulações potenciométricas dos ácidos húmicos com solução padronizada de NaOH 0,0959 mol L-1 em força iônica mantida constante com NaCl 0,1 mol L-1 , foram executadas em um sistema de titulação potenciométrico, com eletrodos combinados de vidro e referência de Ag/AgCl, baseado no potenciômetro ORIOM 901 interfaceado a um microcomputador. O titulante foi adicionado por bombeamento peristáltico tendo o volume e o valor de pH da solução, medidos após cada adição. Os dados adquiridos foram submetidos a um programa computacional, cujo algoritmo é baseado no método de Newton-Raphson, desenvolvido na linguagem Delphi, para obter os valores das constantes de ionização e a porcentagem dos grupos tituláveis. Este programa mostrou-se eficiente na reprodução das curvas de titulação, observando-se que a curva de ajuste coincide com a curva de titulação experimental. Após o processamento dos dados pelo programa de ajuste, foram determinados cinco grupos funcionais para os ácidos húmicos, principalmente grupos carboxílicos e fenólicos. Os parâmetros obtidos nos ajustes das curvas experimentais foram utilizados para a caracterização de ácidos húmicos de solos de setenta e duas amostras de dez locais distintos. Para o reconhecimento de padrões, utilizou-se a análise das componentes principais (PCA), para a verificação das características destas substâncias. A análise das componentes principais dos dados potenciométricos não evidenciou separação entre as amostras. Assim, as características dos ácidos húmicos evidenciadas por titulação potenciométrica refletem as condições nas quais foi formado, apesar de não possibilitar uma separação entre os grupos. Pois todas as amostras foram extraídas, fracionadas e purificadas, acarretando uma homogeneidade entre elas, não permitindo reconhecimento de padrões entre as mesmas. / The soil humic acid characterization is very useful for the knowledge of main properties of soil organic system. For that characterization was used a potentiometric titration technique aiming to separate different functional groups and their percentile. The potentiometric titrations from humic acid on standard solutions of NaOH 0.0959 molL-1 on ionic strength kept constant with NaCl 0.1 mol L-1 , were executed in a potentiometric titration system with glass electrodes and reference of Ag/AgCl, based on ORIOM 901 potentiometer interfaced to a computer. The titrant was added by a peristaltic pumping process with volume and pH solution valor measured after each addiction. The data was submitted to a computational program which the algorithm is based on the Newton- Raphson method developed in a Delphi language in order to obtain the ionization values constant and the percentile of titrable groups. This program had demonstrated as efficient on reproducing of the titration curves, observing the adjust curve coincides to the experimental titration curve. After the data processing by the adjust program it was determined five functional groups for humic acids mainly for carboxylic and phenolic groups. The parameters obtained in the experimental curve adjustments were used for the humic acid characterization of soils from 72 samples from 10 different locals. For pattern recognition it was used a principal component analysis (PCA) in order to verify the characteristic of these substances. The Principal component analysis from potentiometric data did not show a separation between the samples. The humic acid characteristics showed by the potentiometric titration demonstrate the conditions which they were formed, though it does not have the possibility of separation between the groups. So, all samples were extracted, fractionated and purified, coming up the homogeneity between them, so it did not permit the standard recognition between them.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2016-11-09T17:19:25Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 358209 bytes, checksum: 61f4de5dff5a2bd890da3557c1342c03 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-09T17:19:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 358209 bytes, checksum: 61f4de5dff5a2bd890da3557c1342c03 (MD5) Previous issue date: 2005-11-24 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia / Os dados experimentais obtidos por YOKOTA (2005), referentes a 14 cachaças envelhecidas, avaliadas quanto a 13 atributos sensoriais pelo método Análise Descritiva Quantitativa (ADQ), foram submetidos à análise estatística pelas técnicas multivariadas: variáveis canônicas, análise de componentes principais e análise de fatores. Apresentou-se os programas necessários para execução dos procedimentos estatísticos no sistema Statistical Analysis System (SAS) e enfatizou-se, além dos referidos procedimentos, a interpretação e discussão dos resultados. O objetivo do presente trabalho foi detalhar a aplicação das referidas técnicas multivariadas na análise de dados provenientes da avaliação sensorial descritiva. O texto desta tese foi redigido em três artigos, cada um ilustra uma das técnicas e apresenta os programas para execução das análises no SAS, independentemente. A conclusão de cada artigo relaciona os resultados obtidos com os dos outros artigos. Observou-se, pelos resultados, que as três técnicas foram eficientes, pois permitiram a redução no conjunto de informação de 13 atributos para um número bem menor de dimensões e estas retiveram a maior proporção da variância total dos dados originais. Em variáveis canônicas foram necessárias apenas duas dimensões (duas variáveis canônicas) que retiveram 91,58% da variância. Em componentes principais e análise de fatores houve a redução para quatro dimensões (componentes ou fatores) que retiveram 88,69% da variância. Foi possível, também, avaliar a importância ou influência dos atributos sobre as primeiras dimensões consideradas na caracterização e comparação entre as cachaças. Nas três análises, a primeira e a segunda dimensão foram influenciadas por atributos relacionados à madeira e ao teor alcoólico, respectivamente. Ficou, então, evidenciado que os resultados das três técnicas foram equivalentes e que o teor alcoólico e as características atribuídas pela madeira são importantes na avaliação de cachaça envelhecida. A análise por variáveis canônicas apresentou algumas vantagens em relação aos componentes principais, ou seja, as primeiras variáveis canônicas retiveram maior proporção da varAnálise estatística multivariada aplicada à avaliação sensorial de alimentosiância do que os primeiros componentes e o agrupamento entre as cachaças similares foi mais consistente. Portanto, recomenda-se que para avaliar dados obtidos por Análise Descritiva Quantitativa, em que as informações são obtidas com repetições, seja utilizada preferencialmente a análise por variáveis canônicas. Já a análise por componentes principais é mais apropriada para conjuntos de dados sem repetições, ou seja, em que há apenas uma observação por variável em cada indivíduo avaliado. A rotação efetuada na análise de fatores facilitou a interpretação dos resultados em comparação à analise de componentes principais. Porém, não se pode dizer que a análise de fatores seja melhor, pois estas técnicas não são concorrentes. Enquanto na análise de componentes principais a ênfase é explicar a variância, na análise de fatores o objetivo é tentar explicar as covariâncias. Os resultados obtidos no presente estudo foram satisfatórios para as três técnicas empregadas, o que nos leva a concluir pela recomendação do emprego de tais técnicas a outros dados também obtidos por Análise Descritiva Quantitativa, com as seguintes ressalvas: (a) aplicar variáveis canônicas e análise de fatores preferencialmente à análise de componentes principais; (b) verificar se os resultados serão satisfatórios no sentido de permitir concluir conforme o presente estudo. / This work illustrates the application of three multivariate techniques, factor analysis, principal component analysis and analysis by canonical variables, applied to sensory evaluation of food. The data used was obtained by YOKOTA (2005), who evaluated 14 commercial cachaça brands in relation to 13 sensory attributes, using Quantitative Descriptive Analysis (QDA). The programs necessary to apply the statistical procedures using the Statistical Analysis System (SAS) were presented and emphasis was given to interpretation and discussion of the results. The goal of the present work was to furnish details on how to apply these multivariate techniques to analyses data obtained from descriptive sensory evaluation of food. This thesis comprised three articles, each one illustrating one of the techniques applied and presenting the programs to run SAS analysis. The conclusion of each article provides the results presented in the other articles. The results showed that the three techniques were efficient as they allowed the reduction of 13 attributes to a smaller dimension, still retaining a large proportion of the variance from the initial dataset. Canonical variables analysis showed that only two canonical variables retained 91.58% of the total variance, while principal component analysis and factor analysis showed that only four dimensions (components or factors) retained 88.69% of the total variance. It was also possible to evaluate the importance or influence of the attributes on the first dimensions considered in the characterization and comparison of the cachaça brands. Attributes related to wood and alcoholic content, respectively, influenced the first and second dimensions in all three analyses. Results from the three techniques were equivalent in that they all showed that wood attributes and alcoholic content are important when evaluating aged cachaça. Canonical variables analysis had some advantages over the principal component analysis since the first canonical variables retained a greater proportion of the total variance than the first principal components, with the clustering of the brands into groups being more consistent. It was concluded that canonical variables analysis should be used for data with repetitions, i.e., when for each attribute, more than one observation is available per subject (cachaça brand in our study). On the other hand, principal component analysis should be used when there are no repetitions. Although principal components and factor analysis are not competing techniques, the rotation applied in factor analysis did help the interpretation of results. While in principal component analysis, emphasis is on explaining variances, in factor analysis the goal is to explain co-variances. The results obtained in the present study were satisfactory for the three techniques used. Thus, the use of these techniques to other data also obtained by Quantitative Descriptive Analysis is recommended, with the following observations: (a) canonical variables and factor analysis should be applied instead of principal component analysis; (b) verify if satisfactory results were obtained.