dissertação
Simulação de modelos multiníveis com regressões adaptativas robustas em condições experimentais de armazenamento de cafés especiais em ambientes refrigerados
Registro en:
MANOEL, I dos S. Simulação de modelos multiníveis com regressões adaptativas robustas em condições experimentais de armazenamento de cafés especiais em ambientes refrigerados. 2021. 49 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.
Autor
Manoel, Iuri dos Santos
Institución
Resumen
Numerous factors contribute to the quality of specialty coffees, including storage
and refrigeration conditions. In this sense, we can conjecture that the results of sensory
evaluations may be corrupted due to measurement errors, mainly when tasters are not
trained, causing the appearance of observation outliers. With this motivation, this study aimed
to propose simulation scenarios considering parametric values obtained by adjusting a
multilevel model incorporating robust adaptive regressions to the presence of outliers in an
actual experiment with processed and non-processed coffees stored at different periods and
temperatures. In this context, computationally simulated scenarios, in which the errors in the
response of the variable sensory score could be made at L = 5 and 10 units, were considered.
The proposed methodology to infer simulated sensory scores in an experiment defined by the
experimental conditions of storage and refrigerated environments was feasible because it
contemplates robust characteristics in samples characterized with up to 30% of outlier
observations in the evaluated simulation scenarios. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Inúmeros fatores contribuem para a qualidade dos cafés especiais, dentre eles, pode-
se citar as condições de armazenamento e refrigeração. Desta forma, podemos conjecturar
que os resultados das avaliações sensoriais poderão ser corrompidos devido a erros de
mensurações, principalmente quando os provadores não são treinados, ocasionando o
surgimento de observações discrepantes (outliers). Com essa motivação, este trabalho teve
por objetivo propor cenários de simulação, considerando valores paramétricos obtidos pelo
ajuste de um modelo multinível incorporando regressões adaptativas robustas a presença de
outliers em um experimento real com cafés beneficiados e não beneficiados armazenados em
diferentes períodos e temperaturas. Neste contexto, considerou-se cenários
computacionalmente simulado, em que, tais erros na resposta da variável nota sensorial,
poderão ser cometidos em L=5 e 10 unidades. Concluiu-se que a metodologia proposta para
inferir notas sensoriais simuladas em experimento definido pelas condições experimentas de
armazenamento e ambientes refrigerados foi viável por contemplar características robustas
em amostras que sejam caracterizadas com até 30% de observações outliers nos cenários de
simulação avaliados.