Multivariate statistical applied to data costs post-harvest coffee

Authors

  • Rafael Vargas Santos Instituto Federal do Espírito Santo
  • Henrique Duarte Vieira Universidade Estadual Norte Fluminense/UENF
  • Flávio Meira Borém Universidade Federal de Lavras/UFLA
  • Mariele Vilela Bernardes Prado Universidade Federal de Lavras/UFLA

Keywords:

Clustering, principal components, factor analysis

Abstract

The choice of method of processing coffee is decisive on the profitability of the coffee activity, and will depend on several factors. Thus, due to the existence of many variables is common producer to question the viability of certain types of processing. Thus, the objective in this research was carried out a study of the major influencing factors on the cost of post-harvest coffee. Forty-six farms in the regions of the Cerrado, Matas de Minas and southern Minas Gerais State answered a questionnaire in order to enable this analysis. The application of multivariate techniques of cluster analysis, factor analysis and principal component analysis, allowed us to conclude that farms with higher costs simulated were those with the highest percentages of wet coffee production.

Author Biographies

Rafael Vargas Santos, Instituto Federal do Espírito Santo

Departamento de Informática

Área: Sistemas de apoio à decisão voltados ao agronegócio

Henrique Duarte Vieira, Universidade Estadual Norte Fluminense/UENF

Centro de Ciência e Tecnologias Agropecuárias/CCTA

Flávio Meira Borém, Universidade Federal de Lavras/UFLA

Departamento de Engenharia/DEG

Mariele Vilela Bernardes Prado, Universidade Federal de Lavras/UFLA

Departamento de Estatística/DEX

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Published

2017-06-04

How to Cite

SANTOS, R. V.; VIEIRA, H. D.; BORÉM, F. M.; PRADO, M. V. B. Multivariate statistical applied to data costs post-harvest coffee. Coffee Science - ISSN 1984-3909, [S. l.], v. 12, n. 2, p. 223–230, 2017. Disponível em: https://coffeescience.ufla.br/index.php/Coffeescience/article/view/1244. Acesso em: 18 jul. 2024.

Issue

Section

Articles