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| Registros recuperados : 7 | |
| 1. |  | BAITELLE, D. C.; MIRANDA, G. B.; VERDIN FILHO, A. C.; FREITAS, S. J.; VIEIRA, K. M.; SILVA, W. S. Compostos fenólicos no café Arábica em função da poda programa de ciclo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS CAFEEIRAS, 42., 201, Serra Negra, SP. Produzir mais café, com economia, só com boa tecnologia: resumos. Minas Gerais : Fundação Procafé, 2016| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 2. | | VIEIRA, K. M.; BAITELLE, D. C.; FREITAS, S. de J.; MIRANDA, G. B.; VERDIN FILHO, A. C.; BARONI, D. F. Rendimento de grãos do cafeeiro Conilon em função do grau de maturação dos frutos. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 10., 2019, Vitória. Pesquisa, inovação e sustentabilidade dos cafés do Brasil: anais... Vitória: Consórcio Pesquisa Café, 2019.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 3. | | BAITELLE, D. C.; MIRANDA, G. B.; VERDIN FILHO, A. C.; FREITAS, S. J.; VIEIRA, K. M.; BARONI, D. F. Uniformidade de maturação do café arábica em função da poda programada de ciclo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS CAFEEIRAS, 42., 2016, Serra Negra, SP. Produzir mais café, com economia, só com boa tecnologia: resumos. Minas Gerais : Fundação Procafé, 2016| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 4. | | BARONI, D. F.; REIS, L. S. dos.; BAITELLE, D. C.; VIEIRA, K. M.; MEIRELES, R. C.; HADDADE, I. R.; VERDIN FILHO, A. C. Ácido naftalenoacético associado à adubação potássica na brotação de café conilon. Coffee Science, Lavras, v. 12, n. 2, p. 282 - 289, abr./jun. 2017.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 5. | | BAITELLE, D. C.; FREITAS, S. de J.; VIEIRA, K. M.; MENEGHELLI, C. M.; VERDIN FILHO, A. C.; BARONI, D. F.; PONCIANO, N. J.; SOUZA, P. M. de. Feasibility and economic risk of Programmed Pruning Cycle in Arabic Coffee. American Journal of Plant Sciences, v. 21, n. 4, p. 1-9, 2018.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 6. | | BAITELLE, D. C.; FREITAS, S. de J.; VERDIN FILHO, A. C.; MIRANDA, G. B.; VIEIRA, K. M.; SOARES, L. P. S.; SILVA, W. S. da. Poda programada de ciclo no crescimento do cafeeiro arábica. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISAS CAFEEIRAS, 44., 2018, Franca, SP. Nosso café, melhorado desde o pé: anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2018.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| 7. | | BAITELLO, D. C.; BARONI, D. F.; VIEIRA, K. M.; FREITAS, S. de J.; MENEGHELLI, C. M.; BERILLI, S. da S.; HADDADE, I. R.; VERDIN FILHO, A. C. Pit dimensions in the early development of Conilon coffee propagated by seeds and cuttings. Journal of Experimental Agriculture International, v. 20, Issue.: 1, p. 1-8, 2018.| Biblioteca(s): Biblioteca Rui Tendinha. |
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| Registros recuperados : 7 | |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
28/11/2017 |
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Data da última atualização: |
28/11/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Publicação em Anais de Congresso |
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Autoria: |
GUARÇONI, R. G.; SANTOS, L. C.; CAETANO, L. C. S.; FAVARATO, L. F.; CARDOSO, W. S.; SOUZA, J. L. de.; GOMES, S. A.; PEISINO, F. M. |
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Afiliação: |
Rogerio Carvalho Guarçoni, Incaper; Lucas Calazans Santos, Incaper; Luiz Carlos Santos Caetano, Incaper; Luiz Fernando Favarato, Incaper; Wilton Soares Cardoso, IFES Venda Nova do Imigrante; Jacimar Luis de Souza, Incaper; Sebastião Antônio Gomes, Incaper; Flávia Magnago Peisino, IFES Venda Nova do Imigrante. |
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Título: |
Número de frutos para determinar o tamanho de amostra para a estimação de características de goiaba utilizando simulação. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO LATINO-AMERICANO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 21.; ENCONTRO LATINO AMERICANO DE PÓS GRADUAÇÃO, 17.; ENCONTRO NACIONAL DE INICIAÇÃO À DOCÊNCIA, 7., 2017, São José dos Campos. Ciência Que Aproxima, Ciência Que Liberta. São José dos Campos: UNIVAP, 2017. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Nos experimentos agrícolas, os pesquisadores devem definir o número mínimo de dados necessários para determinar o tamanho de amostra, visando aumentar a precisão experimental. Sendo assim, o trabalho teve como objetivo determinar o número mínimo de frutos para dimensionar amostras e determinar os tamanhos de amostras em função dos erros de estimação de 1 a 10%, para avaliar características de goiaba. O trabalho foi conduzido no IFES, onde foram mensuradas características físicas de 130 frutos de goiaba. O número mínimo de frutos necessários para dimensionar amostras foi obtido utilizando os métodos de bootstrap e do modelo de regressão linear com resposta a platô. O dimensionamento amostral foi calculado utilizando a distribuição t de Student, a estimativa da variância e o erro de estimação. São necessários pelo menos 105 frutos para determinar os tamanhos de amostras. Para todos os erros de estimação, a característica largura foi a que exigiu o maior tamanho de amostra, seguida em ordem decrescente pelas características circunferência, altura e massa, e os tamanhos variaram, respectivamente, de 208, 181, 82 e 62 para o erro de estimação em percentagem de 1%, até 3, 2, 1 e 1 frutos para o erro de 10%. |
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Palavras-Chave: |
Bootstrap; Dimensionamento amostral; Erro de estimação; Goiaba; INIC. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/123456789/2862/1/BRT-numerodefrutosparadeterminarotamanhodeamostra-guarconi-iniciacao.pdf
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Marc: |
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520 $aNos experimentos agrícolas, os pesquisadores devem definir o número mínimo de dados necessários para determinar o tamanho de amostra, visando aumentar a precisão experimental. Sendo assim, o trabalho teve como objetivo determinar o número mínimo de frutos para dimensionar amostras e determinar os tamanhos de amostras em função dos erros de estimação de 1 a 10%, para avaliar características de goiaba. O trabalho foi conduzido no IFES, onde foram mensuradas características físicas de 130 frutos de goiaba. O número mínimo de frutos necessários para dimensionar amostras foi obtido utilizando os métodos de bootstrap e do modelo de regressão linear com resposta a platô. O dimensionamento amostral foi calculado utilizando a distribuição t de Student, a estimativa da variância e o erro de estimação. São necessários pelo menos 105 frutos para determinar os tamanhos de amostras. Para todos os erros de estimação, a característica largura foi a que exigiu o maior tamanho de amostra, seguida em ordem decrescente pelas características circunferência, altura e massa, e os tamanhos variaram, respectivamente, de 208, 181, 82 e 62 para o erro de estimação em percentagem de 1%, até 3, 2, 1 e 1 frutos para o erro de 10%.
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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