@article{Franco_Rosas_Silva_Lima_Silva_2017, title={COMPONENTES PRINCIPAIS E REGRESSÃO MÚLTIPLA NA ESTIMATIVA DA PRODUTIVIDADE DE CAFÉ COM BASE EM NUTRIENTES FOLIARES}, volume={22}, url={https://revista.univap.br/index.php/revistaunivap/article/view/749}, DOI={10.18066/revistaunivap.v22i40.749}, abstractNote={<p><em>Com esse trabalho se objetivou, através de componentes principais e regressão múltipla, estimar a produtividade de café com base em nutrientes foliares. A pesquisa foi desenvolvida em uma área cultivada com café arábica - Coffea arabica L.. Construiu-se uma grade irregular com 100 pontos amostrais. Para a realização da análise foliar, foram amostradas folhas do terceiro e quarto pares do ramo produtivo. A produção foi avaliada em julho de 2008 e convertida em produtividade. Os valores encontrados foram submetidos a uma análise de componentes principais (PCA). Com a finalidade de encontrar um modelo para a produtividade, foram ajustados modelos de regressão linear múltipla utilizando as componentes principais geradas. A análise geoestatística foi utilizada para quantificar o grau de dependência espacial. Comprovada a dependência, construiu-se mapas temáticos. A estimativa de produtividade a partir de modelos de regressão múltipla utilizando as componentes principais retornou valores semelhantes aos observados para os dados reais. Essa ferramenta é eficiente para estimar a produtividade com base nas componentes geradas à partir dos nutrientes foliares.</em></p>}, number={40}, journal={Revista Univap}, author={Franco, Lais Barreto and Rosas, Jorge Tadeu Fim and Silva, Michel de Assis and Lima, Julião Soares de Souza and Silva, Samuel de Assis}, year={2017}, month={jan.}, pages={290} }