@MASTERSTHESIS{ 2019:1786250466,
 	title = {Otimização do tamanho amostral na análise da qualidade de sementes de  soja: abordagem bayesiana},
 	year = {2019},
 	url = "https://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/1585",
 	abstract = "Para assegurar a qualidade da semente repassada ao produtor, as revendas de sementes têm
 adotado um controle de qualidade interno. Conforme recomendação das Regras para Análise
 de Sementes (RAS), para lotes acima de 60 sacos, orienta-se retirar amostras de 30 sacos, que
 são furados utilizando-se um calador, onde tal feito pode causar insatisfação ou rejeição por
 parte do cliente. Além disso, quanto maior a quantidade amostrada, maior o custo e os
 resíduos gerados com as análises. Logo, faz-se necessário estudos para a minimização da
 quantidade de sacos furados com a retirada de amostra, sem prejudicar as decisões quanto à
 utilidade do lote analisado. Para se tomar decisões com base na amostra utiliza-se o processo
 de inferência, a teoria bayesiana permite, por tratar o parâmetro de interesse de forma
 aleatória, uma interpretação mais realística do fenômeno estudado. Diante desses fatos, o
 presente estudo teve como objetivo verificar, utilizando a abordagem bayesiana, com qual
 tamanho amostral pode-se inferir sobre a porcentagem de germinação de sementes de soja,
 sem alterar o critério de decisão quanto a aceitação ou não do lote analisado. Para o
 experimento foram selecionados os três principais fornecedores de sementes de soja no ano de
 2018, de uma revenda localizada na cidade de Alfenas. Utilizou-se na análise, priori não
 informativa e dois conjuntos de dados como priori informativa. Para avaliar o efeito da
 redução da amostra, dos 30 sacos analisados, foram selecionadas de forma aleatória, 5000
 subamostras para cada tamanho amostral (ns = 28, 26, 24, 22, 20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6, 4). A
 decisão de rejeitar ou não o lote foi baseada nos limites e na amplitude do intervalo de
 credibilidade de 95% e no log Fator de Bayes. Diante dos resultados, observou-se que o uso da
 priori informativa, apresentou uma redução maior no tamanho amostral em comparação com o
 uso da priori não informativa, para a maioria dos lotes. Pode-se concluir que utilizando um
 tamanho amostral maior ou igual a 14 sacos, não se altera a decisão tomada comparativamente
 ao uso de amostra de tamanho 30 sacos, tende a reduzir a insatisfação por parte do produtor,
 bem como a diminuição dos gastos e dos resíduos gerados com as análises",
 	publisher = {Universidade Federal de Alfenas},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria},
 	note = {Instituto de Ciências Exatas}
}