@MASTERSTHESIS{ 2022:780677991,
 	title = {Modelo multinomial, Inferência multimodelo e validação cruzada: uma aplicação},
 	year = {2022},
 	url = "https://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/2079",
 	abstract = "A constante busca por melhoria da qualidade dos produtos alimentícios exige meios e
 ferramentas cada vez mais sofisticados. Neste contexto, os sentidos humanos assumem papel
 estratégico para avaliar e predizer a aceitação de um produto no mercado. O papel da
 Sensometria aqui envolve a aplicação de modelos matemáticos e estatísticos que tratam de
 todos os aspectos da geração e análise de dados, desde o delineamento de experimentos ​​para
 investigar percepções e preferências, até ferramentas específicas para analisar e modelar os
 dados resultantes desses métodos dando ferramentas importantes com aplicações no
 desenvolvimento de produtos, garantia de qualidade, pesquisa de mercado e comportamento
 do consumidor. Este estudo busca, por meio de uma abordagem estatística, propor uma
 modelagem mais específica para conjunto de dados sensométricos de um caso particular da
 escala Likert, a escala hedônica, que por ser variável afetiva (reflete a aceitação ou
 preferência), o que nos permite atribuir aos dados distribuição multinomial, uma abordagem
 também com poucos estudos em Sensometria. Buscamos também, avaliar a aceitação de
 barras de cereal às quais foram adicionadas diferentes quantidades de farinha seca de
 jabuticaba em um experimento em blocos casualizados. No experimento, cada consumidor
 (bloco) classificou em escala hedônica as variáveis aparência, aroma, sabor, textura e
 impressão global quanto ao seu grau de satisfação. Esses dados foram reduzidos em escalas
 hedônicas de menor pontuação para construir modelos de regressão mais simplificados
 (menos interceptos). Outro fator de relevância foi que as análises estatísticas da variável
 resposta (impressão global), supostamente multinomial, foram conduzidas no contexto dos
 Modelos Lineares Generalizados, que retira a pressuposição “forte” de distribuição normal
 para os dados e ao final foi adotado o critério de informação de Akaike para seleção de
 modelos e, aqui onde destacamos ser inédito em Sensometria, utilizados os Pesos de Akaike
 para inferência multimodelo. Para comparar os desempenhos do “melhor” modelo e do
 processo inferencial multimodelo, foram calculadas medidas de desempenho obtidas por
 validação cruzada estratificada. Dos principais resultados, merece destaque que o uso da
 metodologia de Inferência Multimodelo apresentou nas 1000 (mil) simulações realizadas para
 validação cruzada, um número maior de acertos e um ganho percentual maior do que
 abordagem de modelo único, com uma precisão maior ao utilizar um percentual cada vez
 menor de dados de treinamento (ajuste para predição). Concluímos também, sempre que
 possível, para esse caso devemos utilizar da Inferência Multimodelo e que a inclusão do termo
 quadrático foi importante em dois dos quatro modelos mais substanciais na Inferência
 Multimodelo.",
 	publisher = {Universidade Federal de Alfenas},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria},
 	note = {Instituto de Ciências Exatas}
}