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dc.contributor.advisorFogliatto, Flavio Sansonpt_BR
dc.contributor.advisorQannari, El Mostafapt_BR
dc.contributor.authorRossini, Karinapt_BR
dc.date.accessioned2012-03-07T01:21:23Zpt_BR
dc.date.issued2011pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/37395pt_BR
dc.description.abstractO presente trabalho apresenta proposições para seleção de variáveis em avaliações sensoriais descritivas e de espectro infravermelho que contribuam com a indústria de alimentos e química através da utilização de métodos de análise multivariada. Desta forma, os objetivos desta tese são: (i) Estudar as principais técnicas de análise multivariada de dados, como são comumente organizadas e como podem contribuir no processo de seleção de variáveis; (ii) Identificar e estruturar técnicas de análise multivariada de dados de forma a construir um método que reduza o número de variáveis necessárias para fins de caracterização, classificação e predição dos produtos; (iii) Reduzir a lista de variáveis/atributos, selecionando aqueles relevantes e não redundantes, reduzindo o tempo de execução e a fadiga imposta aos membros de um painel em avaliações sensoriais; (iv) Validar o método proposto utilizando dados reais; e (v) Comparar diferentes abordagens de análise sensorial voltadas ao desenvolvimento de novos produtos. Os métodos desenvolvidos foram avaliados através da aplicação de estudos de caso, em exemplos com dados reais. Os métodos sugeridos variam com as características dos dados analisados, dados altamente multicolineares ou não e, com e sem variável dependente (variável de resposta). Os métodos apresentam bom desempenho, conduzindo a uma redução significativa no número de variáveis e apresentando índices de adequação de ajuste dos modelos ou acurácia satisfatórios quando comparados aos obtidos mediante retenção da totalidade das variáveis ou comparados a outros métodos dispostos na literatura. Conclui-se que os métodos propostos são adequados para a seleção de variáveis sensoriais e de espectro infravermelho.pt_BR
dc.description.abstractThis dissertation presents propositions for variable selection in data from descriptive sensory evaluations and near-infrared (NIR) spectrum analyses, based on multivariate analysis methods. There are five objectives here: (i) review the main multivariate analysis techniques, their relationships and potential use in variable selection procedures; (ii) propose a variable selection method based on the techniques in (i) that allows product prediction, classification, and description; (iii) reduce the list of variables/attributes to be analyzed in sensory panels identifying those relevant and non-redundant, such that the time to collect panel data and the fatigue imposed on panelists is minimized; (iv) validate methodological propositions using real life data; and (v) compare different sensory analysis approaches used in new product development. Proposed methods were evaluated through case studies, and vary according to characteristics in the datasets analyzed (data with different degrees of multicollinearity, presenting or not dependent variables). All methods presented good performance leading to significant reduction in the number of variables in the datasets, and leading to models with better adequacy of fit. We conclude that the methods are suitable for datasets from descriptive sensory evaluations and NIR analyses.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectAnálise multivariadapt_BR
dc.subjectVariable selectionen
dc.subjectSensory evaluationen
dc.subjectAnálise sensorialpt_BR
dc.subjectMultivariate data analysisen
dc.subjectIndústria de alimentospt_BR
dc.subjectNear-infrared (NIR) spectrum analysesen
dc.titleSeleção de variáveis no desenvolvimento, classificação e predição de produtospt_BR
dc.title.alternativeSelection of variables for the development, classification, and prediction of products en
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb000820128pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2011pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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