Modelos de regressão com resposta ordinal para avaliação de textura do arroz

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015.Neste trabalho estudamos a técnica de regressão logística Bayesiana para a avaliação de medidas de textura de arroz. Esse estudo é parte do projeto QualiArroz da Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF). Sendo o objetivo principal estudar modelos para averiguar a relação existente entre a avaliação sensorial de textura e as medidas instrumentais de viscosidade. A avaliação da textura do arroz é um aspecto muito importante porque incide na qualidade dos grãos com re exo no preço, e está associada com outras variáveis, tal como tamanho do grão, coloração, clima e tipo do terreno. A principal ferramenta para avaliar a textura do arroz é a análise sensorial, porém é muito cara e trabalhosa e há poucos pro ssionais para realizar esse trabalho. Portanto, buscou-se estudar a substituição da avaliação sensorial por medidas instrumentais de viscosidade, pois são mais fáceis e baratas de se obter. Por conseguinte, foram aplicados modelos para predição da avaliação sensorial por meio de medidas de viscosidade utilizando as técnicas de Análise de Componentes Principais e Regressão Logística Bayesiana e Clássica (binária). A qualidade da previsão dos modelos foi avaliada pela estimativa do erro de classi cação, no caso do modelos clássicos foi estimada por meio de validação cruzada. Os modelos Bayesianos foram aplicados para aperfeiçoar o processo de classi cação devido ao problema de poucas observações. As análises mostraram que os resultados para as técnicas de regressão logística Bayesiana e Clássica foram semelhantes. E, portanto, sugere que pode ser feita a substituição da avaliação sensorial por medidas de viscosidade, porém, ainda é necessário o aperfeiçoamento das categorias informadas na avaliação sensorial para ter-se um resultado mais preciso