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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
27/05/2005 |
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Data da última atualização: |
07/07/2005 |
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Autoria: |
LEITE, R. M. V. B. de C. |
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Título: |
Variabilidade de Alternaria helianthi e avaliação da resistência de girassol à mancha de Alternaria (06.04.02.334-03). |
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Ano de publicação: |
2004 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SARAIVA, O. F. (Org.). Resultados de pesquisa da Embrapa Soja - 2003: girassol. Londrina: Embrapa Soja, 2004. |
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Páginas: |
p. 38-43. |
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Série: |
(Embrapa Soja. Documentos, 242). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Avaliação da resistência de girassol à mancha de Alternaria em condições de campo; Avaliação da resistência de girassol à podridão branca, em condições de campo; Avaliação da resistência de genótipos de girassol ao míldio. |
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Thesagro: |
Doença de Planta; Fungo; Girassol. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
09/07/1996 |
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Data da última atualização: |
30/05/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
Nacional - B |
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Autoria: |
REDDY, S. J. |
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Afiliação: |
S. JEEVANANDA REDDY, CPATSA - Consultor. |
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Título: |
Agroclimatic classification: numerical- taxonomic procedures - a review. |
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Ano de publicação: |
1983 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 18, n. 5, p. 435-457, 1983. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
ABSTRACT - The paper catalogues the procedures and steps involved in agroclimatic classification. These vary from conventional descriptive methods to modern computer-based numerical techniques. There are theree mutually independent numerical classification techniques, namely Ordination, Cluster analysis, and Minimum spanning tree; and under each technique there are several forms of grouping techniques existing. The choice of numerical classification procedure differs with the type of data set. Int he case of numerical continous data sets with both positive and negative values, the simple and least controversial procedures are un weighted pair group method (UPGMA) and weighted pair group method (WPGMA) under clustering techniques with similarity measrue obraned either from Gower metric or standardized Euclidean metric. Where the number of attributes are large, these could be reduced to fewer new attributes defined by the principal components of coordinates by ordination technique. The first few components or coordinates explain the maximum variance in the data matrix. These revised attibutes are less affected by noise in the data set. It is possible to check misclassifications using minimum spanning tree.
RESUMO - Este trabalho classifica as sequências e procedimentos utilizados em classificação agroclimática. Estes variam de métodos convencionais descritivos e modernas técnicas numéricas baseadas em computador. Há três técnicas de classificação numérica mutuamente independente, chamada de ordenação, análises de clustes e diagramas de distância mínima; e sobre cada técnica há diversas formas de agrupamento das técnicas existentes. A escolha do tipo da classificação numérica difere com o tipo do conjunto de dados, No caso do conjunto de dedos numéricos contínuos com valores positivos e negativos, os procedimentos simples e menos contestáveis são o método da média aritmética (UPGMA) e o método da média ponderada (WPGMA) sob técnicas agrupadas com medidas semelhantes obtidas das medidas de Gower ou das medidas padronizadas Euclidianas. Onde o número de características são grandes, essas poderiam ser reduzidas para poucos novos atributos definidos pelos componentes principais ou coordenados por técnicos de ordenação. Os primeiros poucos componentes ou coordenadores explicam a máxima variância na matriz dos dados. Estas características revisadas são menos afetadas por equívoco no conjunto de dados. É possível testar classificações equivocadas usando-se diagramas de distância mínima. MenosABSTRACT - The paper catalogues the procedures and steps involved in agroclimatic classification. These vary from conventional descriptive methods to modern computer-based numerical techniques. There are theree mutually independent numerical classification techniques, namely Ordination, Cluster analysis, and Minimum spanning tree; and under each technique there are several forms of grouping techniques existing. The choice of numerical classification procedure differs with the type of data set. Int he case of numerical continous data sets with both positive and negative values, the simple and least controversial procedures are un weighted pair group method (UPGMA) and weighted pair group method (WPGMA) under clustering techniques with similarity measrue obraned either from Gower metric or standardized Euclidean metric. Where the number of attributes are large, these could be reduced to fewer new attributes defined by the principal components of coordinates by ordination technique. The first few components or coordinates explain the maximum variance in the data matrix. These revised attibutes are less affected by noise in the data set. It is possible to check misclassifications using minimum spanning tree.
RESUMO - Este trabalho classifica as sequências e procedimentos utilizados em classificação agroclimática. Estes variam de métodos convencionais descritivos e modernas técnicas numéricas baseadas em computador. Há três técnicas de classificação numérica mutuamente independe... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Agroclimatic; Classificacao; Classificação gráfica; Climatic. |
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Thesagro: |
Agricultura; Clima; Climatologia; Taxonomia. |
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Thesaurus NAL: |
Agroclimatology; classification; Cluster analysis; Numerical taxonomy; Ordination techniques. |
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Categoria do assunto: |
--
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/143500/1/Reddy.pdf
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Marc: |
LEADER 03347naa a2200277 a 4500
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100 1 $aREDDY, S. J.
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520 $aABSTRACT - The paper catalogues the procedures and steps involved in agroclimatic classification. These vary from conventional descriptive methods to modern computer-based numerical techniques. There are theree mutually independent numerical classification techniques, namely Ordination, Cluster analysis, and Minimum spanning tree; and under each technique there are several forms of grouping techniques existing. The choice of numerical classification procedure differs with the type of data set. Int he case of numerical continous data sets with both positive and negative values, the simple and least controversial procedures are un weighted pair group method (UPGMA) and weighted pair group method (WPGMA) under clustering techniques with similarity measrue obraned either from Gower metric or standardized Euclidean metric. Where the number of attributes are large, these could be reduced to fewer new attributes defined by the principal components of coordinates by ordination technique. The first few components or coordinates explain the maximum variance in the data matrix. These revised attibutes are less affected by noise in the data set. It is possible to check misclassifications using minimum spanning tree. RESUMO - Este trabalho classifica as sequências e procedimentos utilizados em classificação agroclimática. Estes variam de métodos convencionais descritivos e modernas técnicas numéricas baseadas em computador. Há três técnicas de classificação numérica mutuamente independente, chamada de ordenação, análises de clustes e diagramas de distância mínima; e sobre cada técnica há diversas formas de agrupamento das técnicas existentes. A escolha do tipo da classificação numérica difere com o tipo do conjunto de dados, No caso do conjunto de dedos numéricos contínuos com valores positivos e negativos, os procedimentos simples e menos contestáveis são o método da média aritmética (UPGMA) e o método da média ponderada (WPGMA) sob técnicas agrupadas com medidas semelhantes obtidas das medidas de Gower ou das medidas padronizadas Euclidianas. Onde o número de características são grandes, essas poderiam ser reduzidas para poucos novos atributos definidos pelos componentes principais ou coordenados por técnicos de ordenação. Os primeiros poucos componentes ou coordenadores explicam a máxima variância na matriz dos dados. Estas características revisadas são menos afetadas por equívoco no conjunto de dados. É possível testar classificações equivocadas usando-se diagramas de distância mínima.
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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