Planejamento e análise de experimentos

O trabalho teve por objetivo propor um método para testar a contribuição de cada genótipo e ambiente para a interação genótipos x ambientes em ensaios multi-ambientais através de um teste F. O estudo avalia genótipos de milho dentro de ambientes com quatro blocos. Os resultados indicaram que a aplicação do teste F proposto, identicou os genótipos e ambientes que contribuíram mais para a interação genótipos x ambientes. Dessa forma, os melhoristas podem selecionar bons genótipos e ambientes nos seus estudos

Este trabalho apresenta a proposta de utilização das técnicas de Planejamento de Experimentos em projeto de serviços. É apresentado um experimento Fatorial com 2 fatores e 2 níveis realizado em uma agência de viagens. Discute-se a consistência dos resultados, verifica-se os pressupostos do modelo e propõe-se a continuidade da pesquisa com futuros experimentos.

A busca por hábitos alimentares saudáveis impulsiona o desenvolvimento de novos alimentos, principalmente os que são à base de soja. Para obter uma formulação rica em vitaminas e proteínas aliado a um produto que tenha potencial de aceitação dos consumidores, foi realizado um experimento fatorial 3², fator Soja aos níveis: 8%, 10% e 12% e fator Farinha de Bocaiúva aos níveis: 1%, 3% e 5%. Os nove tratamentos resultantes deste planejamento foram analisados sensorialmente em escala hedônica de nove pontos estruturados por 80 provadores não treinados na UTFPR em Medianeira – PR, as respostas foram obtidas através desta pontuação para cinco atributos: Aparência Global, Cor, Sabor, Odor, Textura. A fim de identificar quais pesos esses atributos possuíam foi utilizada a técnica multivariada de Análise de Componentes Principais no qual estes cinco atributos compuseram um índice. Após este procedimento, uma Análise de Variância – ANOVA foi utilizada e ao nível de significância 5% só foi detectada diferença entre os tratamentos ao nível do fator soja.

O café é uma das bebidas mais populares do mundo, com grande relevância para economia mundial e principalmente para a do Brasil. A pesquisa na cafeicultura tem possibilitado o desenvolvimento de novas tecnologias, variedades, redução dos custos de produção, melhor qualidade e maior produtividade. Determinar um tamanho ótimo para parcelas experimentais é de fundamental importância, no que diz respeito, ao maior aproveitamento e menor custo benefício para experimentos com mudas de café. Estimar o número de mudas para avaliação de tratamentos visa diminuir o erro experimental, maximizar a precisão das informações obtidas e até reduzir os recursos financeiros empregados. Neste trabalho, objetivou-se estimar o tamanho ótimo de parcelas para experimentos, onde é avaliado o desenvolvimento radicular de mudas de cafeeiro da cultivar Rubi MG 1192. Um ensaio de uniformidade com essa cultivar foi conduzido e a unidade básica foi definida como uma muda. Foram avaliadas a fitomassa radicular fresca e seca em gramas; e o comprimento radicular em centímetros. Após a simulação dos 14 tamanhos de parcela, através do agrupamento das unidades básicas adjacentes, foi estimado o coeficiente de variação médio para cada tamanho de parcela. Com base nessa estatística, foram estimados os índices de variabilidade radicular e o tamanho ótimo de parcela, utilizando dois modelos de regressão não linear: o método da máxima curvatura modificado e o modelo segmentado linear com platô de resposta, que estimaram tamanhos de parcela diferentes. O tamanho de parcela sugerido pelo método mais exigente para ensaios com mudas de café da cultivar Rubi MG 1192 foi estimado em 12 mudas.

Durante a fase de planejamento de um experimento, um dos grandes desafios é lidar com a limitação de recursos. Assim, planos completamente aleatorizados nem sempre representam uma alternativa viável de realizar um experimento. Naturalmente, planos experimentais com restrições na aleatorização, como os da classe Split-plot e Strip-plot tornam-se práticos e úteis. Neste trabalho, aborda-se restrições na aleatorização no contexto de experimentos
com misturas. O plano sugerido envolve misturas com restrição na aleatorização do tipo Strip-plot possuindo réplicas somento do ponto central dos componentes da misturas e das variáveis de processo. O objetivo é verificar a eficácia de métodos de estimação de parâmetros para este tipo de experimento. Serão observados o método do Erro Puro e da Máxima Verossimilhança Restrita. Ao final, discussões sobre os resultados obtidos e sugestões para novas investigações são dadas.

This research aimed to study the spatial dependence of the penetration resistance
of soil maps and evaluate conditional probabilities, finding a threshold resistance to root
penetration and emergence of seeds. The geostatistical techniques are important tool for precision agriculture, because their use can cheapen the costs of monitoring soil compaction and simultaneously generate predictive maps of high quality.

Os experimentos fatoriais 2^k são especialmente utilizados na experimentação industrial. Uma das razões de seu tão vasto uso é a redução de custos associada a tais experimentos. No entanto, sem replicação, não é possível obter uma estimativa direta da variabilidade do erro. Um método comum para se avaliar a significância dos efeitos é utilizar os gráficos normal ou semi-normal. A escolha entre estes dois gráficos parece ser uma questão subjetiva. Neste artigo, apresentaremos um estudo realizado para comparar estas duas técnicas gráficas. Pretendemos verificar em que situações um gráfico poderia ser melhor que o outro. Usamos simulações e estudos de caso para avaliar as habilidades de ambos os gráficos em identificar efeitos significativos, detectar valores discrepantes e identificar parcelas subdivididas inadvertidas em experimentos fatoriais 2^k não replicados. Mostramos que essas simulações podem prover orientações potencialmente úteis aos pesquisadores ao interpretarem os resultados de um experimento. Discutimos, também, as vantagens e limitações de cada procedimento.

Este artigo visa facilitar os estudos de solubilização, a partir de sistemas microemulsionados, da fração pesada do petróleo aplicando técnicas de planejamento de experimentos, na busca de um sistema que propicie a otimização do processo. A procura deste sistema foi influenciada por dificuldades encontradas durante a produção, pois há variações como de temperatura, pressão e outros que causam a precipitação das frações pesadas, dificultando assim o armazenamento e o transporte deste. É utilizado um plano fatorial fracionado 28-2 aleatorizado em quatro blocos. Os fatores estudados são: razão entre cotensoativo e tensoativo, temperatura, tensoativo, cotensoativo, fase água, fase óleo, concentração cotensoativo / tensoativo, razão entre borra e microemulsão, como bloco o dia da execução do experimento. A análise dos resultados do experimento permite recomendar um sistema que maximiza a porcentagem de solubilização da fração pesada do petróleo.

Dentre as espécies potencialmente utilizáveis para produção do biodiesel, biodegradável a mamona apresenta excelente perspectiva. O conhecimento da variabilidade genética existente nessa espécie é de fundamental importância para estabelecer parâmetros de seleção e adotar o melhor método de melhoramento. Neste trabalho objetivou-se determinar o tamanho de parcelas em experimentos com mamona, em cinco ensaios de uniformidade, utilizando o modelo de regressão segmentado com platô linear. Cada tratamento foi considerado um ensaio de uniformidade com 50 unidades básicas. Foram simulados diversos tamanhos parcelas, em que cada planta foi considerada primeiramente como uma unidade básica (parcela) até 25 plantas por unidade básica. De acordo com o método utilizado, sugere-se utilizar parcelas formadas por 8 unidades básicas.

Este trabalho teve por objetivo determinar o tamanho ótimo de parcelas em experimentos de estabelecimento in vitro de maracujá roxo P. edulis Sims f. edulis, P. giberti N. E. Brown. e P. laurifolia L. Para cada espécie foram conduzidos ensaios de uniformidade com duas concentrações de sais do meio de cultura (MS e ½ MS) e em cada ensaio realizaram-se avaliações aos 45, 75 e 105 dias após incubação dos explantes. Em cada avaliação e meio de cultura foram simulados diversos tamanhos de parcelas, variando de uma (1) unidade básica até 50 por parcela, sendo cada unidade básica constituída por uma planta. Para a estimação do tamanho ótimo de parcelas empregou-se o método da máxima curvatura modificado. Foram avaliadas estatisticamente as principais características do modelo não linear e as propriedades estatísticas dos estimadores do modelo, determinando bandas de confiança para as respostas esperadas, e um estudo da não linearidade do modelo. Em experimentos in vitro o tamanho ótimo de parcela recomendado deve ser o de 11 explantes para P. edulis Sims f. edulis.