Aplicativo computacional para obtenção de probabilidades a priori de classificação errônea em experimentos agronômicos

• Autor(a) principal: Padovani, Carlos Roberto [UNESP]
• Data de Publicação: 2007
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/101872
• topic: Estruturas de dados (Computação); Algoritmos de computador; Função discriminante linear; Analise multivariada; Distância de Mahalanobis; Multivariate analysis; Linear discriminant function; Computer algorithms

Nas Ciências Agronômicas, encontram-se várias situações em que são observadas diversas variáveis respostas nas parcelas ou unidades experimentais. Nestas situações, um caso de interesse prático à experimentação agronômica é o que considera a construção de regiões de similaridade entre as parcelas para a discriminação entre os grupos experimentais e ou para a classificação de novas unidades experimentais em uma dessas regiões. Os métodos de classificação ou discriminação exigem, para sua utilização prática, uma quantidade considerável de retenção de informação da estrutura de variabilidade dos dados e, principalmente, alta fidedignidade e competência nas alocações de novos indivíduos nos grupos, mostradas nas distribuições corretas destes indivíduos. Existem vários procedimentos para medir o grau de decisão correta (acurácia) das informações fornecidas pelos métodos classificatórios. Praticamente, a totalidade deles utilizam a probabilidade de classificação errônea como o indicador de qualidade, sendo alguns destes freqüentistas (probabilidade estimada pela freqüência relativa de ocorrências - métodos não paramétricos) e outros baseados nas funções densidade de probabilidade das populações (métodos paramétricos). A principal diferença entre esses procedimentos é a conceituação dada ao cálculo da probabilidade de classificação errônea. Pretende-se, no presente estudo, apresentar alguns procedimentos para estimar estas probabilidades, desenvolver um software para a obtenção das estimativas considerando a distância generalizada de Mahalanobis como o procedimento relativo à da função densidade de probabilidade para populações com distribuição multinormal . Este software será de acesso livre e de fácil manuseio para pesquisadores de áreas aplicadas, completado com o manual do usuário e com um exemplo de aplicação envolvendo divergência genética de girassol.