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Tese em PDF - departamento de engenharia florestal - ufpr ...

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As aplicações analíticas da quimiometria são amplas e pod<strong>em</strong> ser<br />

aplicadas <strong>em</strong> associação com diversos equipamentos. Dentre as vantagens<br />

oferecidas pela quimiometria está a boa exatidão e precisão nas predições e a<br />

rapi<strong>de</strong>z e simplicida<strong>de</strong> <strong>em</strong> que os resultados são obtidos (Zeni, 2005).<br />

Segundo Carneiro (2008), para que o tratamento quimiométrico possa ser<br />

aplicado, é necessário que os dados do sist<strong>em</strong>a analisado estejam organizados<br />

<strong>em</strong> matrizes. Os espectros individuais das amostras são dispostos <strong>em</strong> uma matriz<br />

X (n x m), na qual as linhas correspond<strong>em</strong> às amostras e as colunas são aos<br />

valores <strong>de</strong> medidas <strong>de</strong> intensida<strong>de</strong> <strong>em</strong> cada número <strong>de</strong> onda, <strong>de</strong>nominadas <strong>de</strong><br />

variáveis in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ntes. A disposição dos dados <strong>em</strong> uma matriz X po<strong>de</strong> ser<br />

observada na Figura 6.<br />

FIGURA 6 - CONSTRUÇÃO DA MATRIZ X A PARA CALIBRAÇÃO MULTIVARIADA.<br />

FONTE: CARNEIRO (2008).<br />

Os valores das proprieda<strong>de</strong>s <strong>de</strong> interesse a ser<strong>em</strong> estimadas são dispostos<br />

<strong>em</strong> uma matriz Y, cujas variáveis são <strong>de</strong>nominadas <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ntes (FERREIRA et<br />

al.,1999, citado por CARNEIRO 2008).<br />

3.2.6.1 Método <strong>de</strong> análise multivariada<br />

Omi et al. (1979, citado por Araujo, 2002), comentam que técnicas <strong>de</strong><br />

análises estatísticas multivariadas, análises <strong>de</strong> agrupamentos e <strong>de</strong> componentes<br />

principais, são instrumentos que permit<strong>em</strong> <strong>de</strong>terminar uma estrutura racional a um<br />

conjunto <strong>de</strong> informações experimentais, classificando-as e permitindo analisar as<br />

similarida<strong>de</strong>s entre unida<strong>de</strong>s experimentais que, <strong>em</strong> geral, variam com respeito a<br />

um gran<strong>de</strong> número <strong>de</strong> características.<br />

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