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Título: Aplicação do Método Scott-Knott em estudo de Brusone no trigo
Autor(es): Pinheiro, Nelson Oliveira
Orientador(es): Gomes, Eduardo Monteiro de Castro
Assunto: Método de Scott-Knott
Análise de variância
Data de apresentação: 2017
Data de publicação: 9-Ago-2018
Referência: PINHEIRO, Nelson Oliveira. Aplicação do Método Scott-Knott em estudo de Brusone no trigo. 2017. 58 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Resumo: A doença Brusone vem se alastrando nos trigais brasileiros. Com o objetivo de encontrar genótipos resistentes a essa doença, a Embrapa realizou um experimento, em que foram coletadas parcelas de três metros cada, de forma completamente casualizada no período de três anos. Para encontrar genótipos resistentes, é necessário realizar um agrupamento deles, considerando seu ciclo e ano. Assim, é possível realizar a comparação entre as médias. O método de Scott-Knott se adequa ao estudo, pois trata-se de comparações múltiplas. Ele realiza a comparação de médias por meio de grupos que as classificam de forma homogênea, minimizando a soma de quadrados dentro dos grupos e maximizando entre eles. O pacote ScottKnott, disponibilizado pelo software R, é essencial para a aplicabilidade do método, por se tratar de um banco de dados considerado como grande, assim dificultando a aplicação manual do método. Mas o pacote apresenta um viés na estatística do teste para o caso em que os dados são desbalanceados como ocorre no estudo. A adaptação ao pacote foi realizada com o objetivo de minimizar esse problema. O pacote foi aplicado aos dados e foram realizados testes para verificar a eficiência desta adaptação. Por fim, foi realizado um estudo separando os tratamentos por ciclos, com o objetivo de minimizar a perda de genótipos que são considerados como bons de acordo com seus respectivos ciclos.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.
Aparece na Coleção:Estatística

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