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| Registros recuperados : 7 | |
| 6. |  | SILVA, M. A.; LUZ, T. C. de L. A.; VON BORRIES, G.; CARVALHO, R. N.; BASSINELLO, P. Z. Ajuste de escalas de classificação de arroz cozido para avaliação de pegajosidade e dureza. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 11., 2017, Santo Antônio de Goiás. Coletânea dos resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2017. p. 94. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 316).| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 7. | | VON BORRIES, G.; BASSINELLO, P. Z.; RIOS, E. S.; LOPES, S. I. G.; KOAKUZU, S. N.; CARVALHO, R. N.; CHAVES, M. O. Modelos estatísticos para avaliação da qualidade culinária de arroz: textura e propriedades viscoamilográficas. In: CONFERENCIA INTERNACIONAL DO ARROZ PARA AMÉRICA LATINA E CARIBE, 12., 2015, Porto Alegre. Horizonte para a competitividade: anais. Porto Alegre: IRGA, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| Registros recuperados : 7 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
29/06/2017 |
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Data da última atualização: |
29/06/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
OLIVEIRA, G.; VON BORRIES, G.; BASSINELLO, P. Z. |
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Afiliação: |
GEIZIANE OLIVEIRA, SAS Institute, Brasil; GEORGE VON BORRIES, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA; PRISCILA ZACZUK BASSINELLO, CNPAF. |
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Título: |
Comparing priors in bayesian logistic regression for sensorial classification of rice. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SAS GLOBAL FORUM 2017, Orlando, FL, 2017. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The present study use Proc MCMC to estimate rice stickiness (sticky or loose) in binomial logistic regression. Rice quality can be primarily assessed by evaluating its texture after cooking. The classical sensory evaluation is expensive and a time-consuming method since it requires training, capability and availability of people. Therefore, the present study investigated Bayesian binomial logistic models to replace sensory evaluation of stickiness by analyzing the relationship between sensory and principal components of viscosity measurements of rice. Proc MCMC was used to produce models based on different priors, as (1) noninformative prior; (2) default prior (Gelman et al., 2008); (3) prior based on odds ratio (Sullivan and Greenland, 2012) and (4) power priors (Ibrahim and Chen, 2000). SAS MCMC showed to be easy to implement and to compare results. |
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Palavras-Chave: |
Classificação. |
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Thesagro: |
Análise organoleptica; Arroz. |
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Thesaurus NAL: |
Bayesian theory; Glutinous rice; Rice; Sensory evaluation; Viscosity. |
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Categoria do assunto: |
Q Alimentos e Nutrição Humana |
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Marc: |
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520 $aThe present study use Proc MCMC to estimate rice stickiness (sticky or loose) in binomial logistic regression. Rice quality can be primarily assessed by evaluating its texture after cooking. The classical sensory evaluation is expensive and a time-consuming method since it requires training, capability and availability of people. Therefore, the present study investigated Bayesian binomial logistic models to replace sensory evaluation of stickiness by analyzing the relationship between sensory and principal components of viscosity measurements of rice. Proc MCMC was used to produce models based on different priors, as (1) noninformative prior; (2) default prior (Gelman et al., 2008); (3) prior based on odds ratio (Sullivan and Greenland, 2012) and (4) power priors (Ibrahim and Chen, 2000). SAS MCMC showed to be easy to implement and to compare results.
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700 1 $aVON BORRIES, G.
700 1 $aBASSINELLO, P. Z.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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