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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFERREIRA, Laís Brambilla Storti-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7234726629069856por
dc.contributor.advisor1FERREIRA, Eric Batista-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9965398009651936por
dc.contributor.advisor-co1DIAS, Adriana-
dc.contributor.referee1GOMES, Davi Butturi-
dc.contributor.referee2FERREIRA, Daniel Furtado-
dc.date.accessioned2017-03-03T23:49:23Z-
dc.date.issued2016-12-16-
dc.identifier.citationFERREIRA, Laís Brambilla Storti. Testes assintóticos para detectar consenso multivariado em painéis sensoriais. 2016. 76 f. Dissertação (Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria) - Universidade Federal de Alfenas, Alfenas, MG, 2016.por
dc.identifier.urihttps://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/910-
dc.description.resumoA unidimensionalidade de um painel sensorial está diretamente relacionada com a consonância do mesmo, ou seja, um painel é considerado unidimensional quando os provadores pontuam da mesma forma um determinado atributo. Devido a importância da concordância do painel para a confiabilidade da análise sensorial os provadores devem ser treinados de modo que concordem entre si em relação às características deste atributo. Na literatura é possível encontrar métodos que vem sendo propostos para avaliar esta concordância, porém os métodos existentes avaliam as notas dadas pelos provadores para um atributo de cada vez, tornando a análise mais lenta. Assim, o objetivo deste trabalho é generalizar o teste assintótico de autovalores proposto por Ferreira (2008a), a fim de inferir sobre o consenso multivariado de painéis sensoriais. A partir da generalização do teste assintótico de autovalores foi possível obter quatro novas estatísticas de teste. A avaliação dos testes foi realizada via simulação Monte Carlo, na qual foram avaliados diferentes cenários resultantes da combinação dos números de provadores (2, 5, 10 e 15), atributos (2, 5, 10 e 20), observações (10, 20, 30, 40, 50, 100 e 200), grau de treinamento do painel sensorial (0;1 ≥ p² ≥ 0;99) e da restrição n ≥ pq. De maneira geral, analisando a taxa de erro tipo I e o poder dos testes, o teste InvH2 mostrou-se ser o mais eficiente.por
dc.description.abstractThe unidimensionality of a sensory panel is directly related to the panel consonance, i.e., a panel is considered unidimensional when assessors score in the same way a particular attribute. Due to the importance of the panel agreement to the reliability of sensory analysis panelists should be trained in order that they agree with each other regarding the characteristics of an attribute. In the literature several methods have been proposed to assess such agreement, although existing methods evaluate the marks for one attribute at a time, making the analysis slower. The objective of this study is to generalize the asymptotic test eigenvalues proposed by Ferreira (2008a), in order to infer about the multivariate consensus of sensory panels. From the generalization of the asymptotic test of eigenvalues it was possible to obtain four new test statistics. The evaluation of the tests was conducted via Monte Carlo simulation, in which were evaluated different scenarios resulting from the combination of the numbers of panelists (2, 5, 10 and 15), attributes (2, 5, 10 and 20), observations (10, 20, 30, 40, 50, 100 and 200) , degree of training of the sensory panel (0;1 ≥ p² ≥ 0;99) and the restriction n ≥ pq. Overall, analyzing the type I error and the power function of the tests, the test InvH2 was more efficient.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Marlom César da Silva (marlom.silva@unifal-mg.edu.br) on 2017-03-03T23:48:16Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação de Laís Brambilla Storti Ferreira.pdf: 1585716 bytes, checksum: c841acacbbe5ef8bc24c79a45cc21a9f (MD5)eng
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dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Marlom César da Silva (marlom.silva@unifal-mg.edu.br) on 2017-03-03T23:49:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação de Laís Brambilla Storti Ferreira.pdf: 1585716 bytes, checksum: c841acacbbe5ef8bc24c79a45cc21a9f (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2017-03-03T23:49:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação de Laís Brambilla Storti Ferreira.pdf: 1585716 bytes, checksum: c841acacbbe5ef8bc24c79a45cc21a9f (MD5) Previous issue date: 2016-12-16eng
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - FAPEMIGpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Alfenaspor
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exataspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNIFAL-MGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometriapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectAnálise multivariadapor
dc.subjectAvaliação sensorialpor
dc.subjectAnalise de componentes principais.por
dc.subject.cnpqESTATISTICA::ANALISE MULTIVARIADApor
dc.titleTestes assintóticos para detectar consenso multivariado em painéis sensoriaispor
dc.typeDissertaçãopor
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