Técnicas de análises exploratórias em dados de cultivares de alfafa Exploratory data analysis techniques in cultivars of alfalfa

Autor: Alfredo Ribeiro de Freitas, Waldomiro Barioni Júnior, Reinaldo de Paula Ferreira, Cosme Damião Cruz, Adônis Moreira, Duarte Vilela
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese
Rok vydání: 2008
Předmět:
Zdroj: Revista Brasileira de Zootecnia, Vol 37, Iss 9, Pp 1531-1536 (2008)
Druh dokumentu: article
ISSN: 1516-3598
1806-9290
DOI: 10.1590/S1516-35982008000900003
Popis: Objetivou-se utilizar técnicas de análises exploratórias em dados da produção de matéria seca (PMS) de 16 cortes de 92 cultivares de alfafa (Medicago sativa L.). A produção de matéria seca variou entre e dentro de cortes, uma vez que os coeficientes de variação oscilaram de 17,7% (corte 2) a 51,7% (corte 9). De modo geral, os dados de produção obtidos nos 16 cortes não se ajustaram à distribuição normal. Os coeficientes de simetria foram negativos nos cortes 1 a 4, 10 a 12, 14 a 16, enquanto os coeficientes de curtose foram negativos nos cortes 1, 9, 10, 12 e 16. As estimativas robustas do desvio-padrão obtidas por quatro métodos diferiram do desvio-padrão clássico (S) em todos os cortes, indicando que a estimativa S deve ser substituída por estimadores robustos.The objective was to utilize exploratory data analysis techniques for evaluating dry matter production (DMP) obtained from 16 cuts of 92 accessions of alfalfa (Medicago sativa L.). A significant effect on DMP was observed both within and among cuts; the coefficient of variation ranged from 17.7% (cut 2) to 51.7% (cut 9). The DMP data obtained from 16 cuts of 92 accessions of alfalfa did not fit to the normal distribution. The skewness coefficients were negative for dry matter production data in cuts 1 to 4, 10 to 12, and 14 to 16, while kurtosis coefficients were negative in cuts 1, 9, 10, 12, and 16. Robust estimates of standard deviation obtained from four different methods were different from the traditional standard (S) in all cuts, showing that estimate S should be replaced by these robust estimators in statistical analysis.
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