Orientador: Luzia Aparecida Trinca / Resumo: Nas mais diversas áreas do conhecimento se procura aumentar a eficiência dos delineamentos experimentais, principalmente, para minimizar os custos das pesquisas. O uso dos delineamentos ótimos, com seus diferentes critérios de otimização, é fundamental para se obter resultados que maximizam a informação em estudos experimentais. A maioria dos métodos pressupõe homogeneidade de variâncias, a qual nem sempre é veri cada no conjunto de dados. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma metodologia para construção de delineamentos ótimos exatos e cientes em situações de variância não homogênea. Assume-se que linearidade e homoscedasticidade são obtidas via o uso de transformações da família Box-Cox e, além de critérios de otimização puros, critérios compostos que combinam duas propriedades são propostos. Resultados para vários exemplos sob os modelos de primeira e segunda ordem são obtidos e discutidos. / Abstract: In several areas of knowledge we seek to increase the efficiency of experimental designs, mainly in order to minimize the costs of reaserch. The use of optimal design with different optimization criteria is fundamental to obtain results that maximize the information in experimental studies. Most of the methods assume homogeneity of variances, which is not always verified in the data set. The goal of this work is to develop a methodology to construct exact optimal or efficient designs in situations of nonhomogeneous variance. It is assumed that application of a transformation from the Box-Cox family accomplish both linearity and homocedasticity. Pure design criterion as well as compound criteria using two desired properties are used. Results for several examples assuming first and second order models are presented and discussed. / Doutor

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The current agricultural and forest model, based on the optics of the maximization of use of the natural resources without considering the capacity of support of ecosystems constituting one of the impactantes actions of the modern man in ecosystems, the Agroflorestry Systems (SAFs) come providing alternative of restoration of these environments. Also knowing that definition of the spacement of plantation, for determined species or clone, it is of high importance in forestry, therefore it influences the taxes of growth, survival and wood productivity for hectare, affecting the practical ones of handling, harvest and, consequently, the costs of forest production the work had as objective to evaluate the support of the SAFs using the experimental sustainable Nelder type model as alternative for family agriculture in the Sergipe State . In the first chapter, it was presented general introduction of the work, the theorical reference on agroflorestry systems and systematic delineations. As the chapter consisted of the Survey of the floristic composition and fitossociologic of occurrences weed plants in the area of study and in third I chapter was carried through economic analysis in agroflorestry systems implanted in the Experimental Nelder Model.. / Diante do modelo agrícola e florestal atual, fundamentado na ótica da maximização de uso dos recursos naturais sem considerar a capacidade de suporte dos ecossistemas constituindo uma das mais impactantes ações do homem moderno nos ecossistemas, os Sistemas Agroflorestais (SAFs) vêm proporcionando alternativas de restauração desses ambientes antropizados. Sabendo também que a definição do espaçamento de plantio, para determinada espécie ou clone, é de alta importância em silvicultura, pois influencia as taxas de crescimento, sobrevivência e produtividade de madeira por hectare, afetando as práticas de manejo, colheita e, conseqüentemente, os custos de produção florestal, o trabalho teve como objetivo avaliar a sustentabilidade dos SAFs utilizando o modelo experimental tipo Nelder como alternativa sustentável para a agricultura familiar no Estado de Sergipe. No primeiro capítulo, apresentou-se a introdução geral do trabalho, o referencial teórico sobre sistemas agroflorestais e delineamentos sistemáticos. O segundo capítulo consistiu no Levantamento da composição florística e fitossociológica de plantas infestantes ocorrentes na área de estudo e no terceiro capitulo foi realizada Análise Econômica em Sistemas Agroflorestais implantados no Modelo Experimental Nelder.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1445397 bytes, checksum: 2e00a708ce4685a98f700f3d00d17d31 (MD5) Previous issue date: 2012-02-17 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The present work had the purpose of evaluating the performance of the rotational central composite design (RCCD) in relation to the estimated response surface parameters, under conditions of simulated experimental errors that provide high coefficients of variation. The big impulse of the response methodology was given by Box and Wilson (1951), who developed methods of process optimization in industrial researches. Within these methods, the RCCD may be mentioned as an economic design for the response surface, due to the reduced number of level combinations in the studied factors, when compared to the full factorial. However, it is known that these designs are efficient where experimental mistakes are usually small and the conditions of the experiment are easily controlled. However, given the reduced number of tests by the RCCD, it has become important to verify its potential in designing treatments to adjust response surfaces on experiments related to agrarian sciences, that present, naturally, larger random error. For such, the treatment designs, full factorial and rotational central composite have been used to plan the combinations between the coded levels of two factors (A and B). A second-order model has been established for two factors A and B without interaction among them, named true response surface. A full 5x5 factorial has been established, with the combinations between the coded levels of factors A and B and 40 repetitions per treatment. In total, 1000 experimental units have been built. Afterwards, 100 simulations have been made for the experimental errors ε present in the experiment under normal conditions with average zero and variations σε2. The parameter σε has been specified in 32, 48, 64 and 80, to provide the residual coefficients of variation (CV) equal to 25, 37, 50 and 60 %. The choice of these coefficients of variation has been made in order to include the classifications created by Ferreira (1991), quoted by Silva et al. (2011), and Pimentel Gomes (1985) for the agrarian areas. The observed values of Y have been obtained from the sum of the true values of Y ( ) obtained from the true response surface, with residuals ( ), generated by the simulation. In each type of design (RCCD and full factorial), three, six, nine and twelve repetitions per treatment have been established. According to the combinations between the types of treatment, coefficients of variation and number of repetitions per treatment, 100 adjustments of the response surface have been realized, from which the averages of the coefficient of determination, the average distances between the true and the estimated critical point (CPD) and between the coefficients of variation estimated and simulated (CVD), besides the success percentage and confidence interval of each parameter and the percentage of success from the response surface. Afterwards, a regression of these measures as been made, evaluated based on the design, coefficient of variation and number of repetitions per treatment. The superiority of performance of the full factorial in relation to the RCCD increase in relation to the increase of the CV and the reducing of the number of repetitions per treatment. The RCCD has been recommended under more controlled experimental conditions, for being a more economic treatment design. However, knowing the difficulty of controlling the random error on experiments for the agrarian areas, in experiments of this nature the full factorial or the RCCD were recommended with a larger number of repetitions per treatment. It has also been concluded that the increase of the CV prejudices the adjustment quality of the full factorial and mainly of the RCCD and this prejudice can be compensated with the increase in the number of repetitions per treatment. It has been seen that the adjustment quality provided by the treatment design does not depend only of their quantity, but mostly on the sufficient amount of experimental units to provide proper estimates of the effects of the known and unknown factors. / Esse trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho do delineamento composto central rotacional (DCCR) em relação às estimativas dos parâmetros da superfície de resposta estimada, sob condições de erros experimentais simulados que proporcionam altos coeficientes de variação. O grande impulso da metodologia de resposta foi dado por Box e Wilson (1951), que desenvolveram métodos de otimização de processos em pesquisas industriais. Dentre esses métodos, pode-se citar o DCCR como um delineamento econômico para a superfície de resposta, devido ao número reduzido de combinações entre os níveis dos fatores estudados, quando comparado ao fatorial completo. No entanto, sabe-se que estes delineamentos são eficientes onde normalmente os erros experimentais são pequenos e as condições do experimento são mais facilmente controláveis. Portanto, dada a economia do número de ensaios pelo DCCR, tornou-se importante verificar o seu potencial em delinear tratamentos visando o ajuste de superfícies de respostas para experimentos ligados às ciências agrárias, que apresentam, naturalmente, maiores erros aleatórios. Para tanto, os delineamentos de tratamentos, fatorial completo e composto central rotacional foram utilizados para planejar as combinações entre os níveis codificados de dois fatores (A e B). Foi estabelecido um modelo de segunda ordem para dois fatores A e B sem interação entre eles, denominada de superfície de resposta verdadeira. Foi estabelecido um fatorial completo 5x5, com as combinações entre os níveis codificados dos fatores A e B e com 40 repetições por tratamento. No total, foram constituídas 1000 unidades experimentais. Posteriormente, foram feitas 100 simulações para os erros experimentais presentes no experimento sob distribuição normal com média zero e variância σε2. O parâmetro σε foi especificado em 32, 48, 64 e 80, para fornecer os coeficientes de variação residuais (CV) iguais a 25, 37, 50 e 62 %. A escolha de tais coeficientes de variação foi feita de modo a abranger as classificações criadas por Ferreira (1991), citado por Silva et al. (2011), e Pimentel Gomes (1985) para as áreas agrárias. Os valores observados de Y foram obtidos a partir da soma dos valores verdadeiros de Y ( ) obtidos a partir da superfície de resposta verdadeira, com os resíduos , gerados pela simulação. Em cada tipo de delineamento (DCCR e fatorial completo), foram estabelecidas três, seis, nove e doze repetições por tratamento. De acordo com as combinações entre os tipos de delineamentos, coeficientes de variação e número de repetições por tratamento, foram realizados 100 ajustes da superfície de resposta dos quais foram obtidas as médias do coeficiente de determinação, EQM, a distância média entre o ponto crítico verdadeiro e o estimado (DPC) e a diferença média entre os coeficientes de variação estimados e simulados (DCV), além da porcentagem de acerto e intervalo de confiança de cada parâmetro e a porcentagem de acerto da superfície de resposta. Posteriormente foi feita uma regressão dessas medidas avaliadas em função do delineamento, coeficiente de variação e número de repetições por tratamento. A superioridade do desempenho do fatorial completo em relação DCCR aumentou em função do aumento do CV e da diminuição do número de repetições por tratamento. Recomendou-se o DCCR sob condições experimentais mais bem controladas, por ser um delineamento de tratamento mais econômico. No entanto, sabendo do difícil controle do erro aleatório em experimentos das áreas agrárias, em experimentos dessa natureza recomendou-se o fatorial completo ou o DCCR com um número maior de repetições por tratamento. Conclui-se também que o aumento do CV prejudica a qualidade de ajuste do fatorial completo e principalmente a do DCCR e esse prejuízo pode ser compensado com o aumento do número de repetições por tratamento. Percebeu-se que a qualidade de ajuste proporcionada pelo delineamento de tratamento não depende só da quantidade dos mesmos, mas principalmente da quantidade de unidades experimentais suficientes para proporcionar estimativas adequadas dos efeitos dos fatores conhecidos e desconhecidos.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-06-28T16:41:02Z No. of bitstreams: 1 Dennis Marinho Oliveira Ramalho de Souza.pdf: 1003295 bytes, checksum: 60937307ae603aef0fcf28c69dd304b6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-28T16:41:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dennis Marinho Oliveira Ramalho de Souza.pdf: 1003295 bytes, checksum: 60937307ae603aef0fcf28c69dd304b6 (MD5) Previous issue date: 2011-02-16 / When choosing the ideal test to perform the comparison of the experimental treatments means, there is no standard way or a manual or a solution to define the optimal test. The authors of each test set only a few theoretical restrictions or small details, but none of them determines to which experiment the test should be applied. As there is a need to establish which tests are best indicated and illustrate with an application it was used in this paper a design located in the region of the Gypsum Pole of the Araripe-PE with 15 clones of Eucalyptus spp. that were measured every six months over seven years, from 2002 to 2009,. In this paper, the tests used were the most widespread in the literature and applied the original methodologies in order to analyze the similarities among the tests at the levels of 1% and 5% of probabilities, and establish which clones presented mean of productions more significant. According to the results presented it was concluded that the tests of Tukey and Conagin are the most recommended and clones C41, C11 and C39 were the most productivies for biomass production in the region of Gypsum Plaster Pole of Araripe-PE. / Na escolha do teste ideal para realização da comparação das médias dos tratamentos no delineamento experimental, não existe uma maneira padrão ou manual ou uma solução que defina o teste ótimo. Os autores de cada teste estabelecem apenas algumas restrições teóricas ou pequenos detalhes, mas nenhum deles determina a que experimento o seu teste é indicado, dificultando assim para o experimentador conhecer o teste que deveria adotar. Como existe a necessidade de estabelecer quais testes são os mais indicados e ilustrar uma aplicação utilizou-se neste trabalho um delineamento localizado na região do Pólo Gesseiro do Araripe, com 15 clones de Eucalyptus spp. que foram mensurados a cada seis meses durante sete anos, no período 2002 a 2009,. Neste trabalho os testes utilizados foram os mais difundidos na literatura sendo aplicadas as suas metodologias originais com a finalidade de analisar as semelhanças entre cada teste nos níveis de significância 1% e 5%, bem como estabelecer nesse delineamento qual(is) clone(s) possui(em) a(s) média(s) de produção mais significativas. De acordo com os resultados apresentados se conclui que o teste de Tukey e Conagin são os mais recomendados e os clones C41, C11 e C39 são os mais indicados para produção de biomassa na região do Pólo Gesseiro do Araripe, Pernambuco.