Realizado em Tereseina/PI, de 11 a 13 de Setembro de 2019.
ISBN 978-85-85905-26-2
TÍTULO: MÉTODOS ESTATÍSTICOS NA QUALIDADE DO MEL: ANÁLISE MULTIVARIÁVEIS DE PCA, PLS E RNA
AUTORES: de Freitas Gomes, T. (UNIVERSIDADE ESTADUAL DO MARANHÃO) ; Khan, A. (UNIVERSIDADE ESTADUAL DO MARANHÃO)
RESUMO: O presente trabalho teve como objetivo
avaliar os parâmetros físico-químicos em
Mel, bem como a influência na qualidade,
através de técnicas estatísticas da
análise multivariada usando o software
Statistic (versão 8), aplicando PCA
(Análise de Componente Principais) e PLS
(Mínimos Quadrados Parciais), buscando
avaliar qual nos traria melhor resposta
nas análises realizadas. Obtivemos
resultados mais satisfatórios com a PCA,
que nos descreveu 87,32% dos dados com
apenas três componentes principais
contendo o melhor coeficiente de
correlação e
menor erro médio quadrático.
PALAVRAS CHAVES: Mel; Análises físico-químicas; Multivariáveis
INTRODUÇÃO: O mel pode ser classificado quanto à sua
origem, composição e métodos de
processamento e apresentação. O mel é
constituído de diferentes açúcares,
predominando os monossacarídeos glicose e
frutose. Apresenta também teores de
proteínas, aminoácidos, enzimas, ácidos
orgânicos, substâncias minerais, pólen
e outras substâncias. Devido à diversidade
de fatores que influencia na
qualidade final do mel, a análise
estatística pode ser uma ferramenta
poderosa
na classificação. Como forma de avaliar o
desempenho do Mel sem que seja
necessário o uso de equipamentos
específicos para analisar os parâmetros,
podemos utilizar métodos estatísticos
multivariados para obter resultados com
baixo custo e uma técnica relativamente
rápida. Pode-se utilizar a PCA com o
objetivo de reduzir a dimensão do conjunto
de dados, encontrar similaridade
entre amostras, visualizar a estrutura dos
dados e detectar outliers (amostras
anômalas) [6]. A PLS é um método de
calibração multivariada que utiliza a
técnica de análise de componentes
principais para a redução da
dimensionalidade
do conjunto de dados para posterior
correlação entre os espectros e as
propriedades de interesse [7].
O objetivo deste trabalho será avaliar
vários modelos estatísticos para
classificar e entender relação entre
propriedades físico-químicas de mel.
MATERIAL E MÉTODOS: A metodologia utilizada foi análise
estatística, relacionada com a parte
teórica,
onde realizou-se uma pesquisa na
literatura de análises de meis nas cidades
de
Brejo [1 e 4]. Imperatriz [3] e Carolina
[5]. Coletou-se os dados das amostras
de
meis das respectivas cidades, em seguida,
separou-se os parâmetros a serem
analisados e escolheu-se os equipamentos
necessários para a utilização nas
análises físico-quimicas. Os parâmetros
foram pH, umidade, sólidos solúveis,
reação de lugol, Lund,
hidroximetilfurfural, açúcares redutores e
cinzas. Após
toda essa seleção levou-se os dados
obtidos para o programa de estatística e
fez-
se os cálculos, usando a. PCA e PLS.
Diante disso, foi feita a interpretação
dos
resultados obtidos.
RESULTADOS E DISCUSSÃO: Os resultados do trabalho foram em
relatados através de gráficos gerados a
partir dos cálculos realizados no programa
Statistic (versão 8).
Na análise feita por componentes
principais foi necessário um pré-
processamento
nos dados para atribuir pesos equivalentes
aos dados espectrais das amostras.
Os desvios foram computados em um
parâmetro denominado Raiz Médiado Erro
Quadrático (RMSE), sendo o número ideal
aquele que apresentar menor erro. A
Tabela 1 mostra os valores de RMSE para
cada parâmetro por PCA e PLS.
Os dados espectrais foram exportados para
o software Statistica (versão 8) para
a realização da análise. Na parte teórica
foi estabelecido cinco parâmetros,
visto na tabela 1, como a parte que
representa os dados com dimensão reduzida,
partimos para a ideia de avaliar a relação
entre o valor predito e o valor
medido de cada um deles usando PCA e PLS.
Tabela 1
Coeficiente de correlação (R) entre o valor medido
e o valor predito
Tabela 2
Raiz Média do Erro Quadrático das amostras do Mel
dos métodos PCR e PLS
CONCLUSÕES: Conforme os dados obtidos a partir da
análise teórica, foi possível visualizar a
separação de 3 grupos formados pelos
parâmetros de Mel, selecionados por meio
da
análise de PCA, método usado para
classificação e predição. Com três
componentes
principais foi possível descrever 87,32%
dos dados, sendo 46,86% da variância
total descrita pela primeira componente
principal. Sendo as cinco variáveis são
de maior importância. PCA e PLS são
métodos robustos e podemos utilizá-los
como
técnicas multivariadas para avaliar o Mel,
bem como avaliar a diferenciação dos
dois métodos utilizados nas análises.
AGRADECIMENTOS: À Fapema pela bolsa. À Universidade
Estadual do Maranhão. O Professor Alamgir
Khan e ao programa PIBIC UEMA.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICA: 1.BEZERRA, J. M. D. Caracterização morfogenética de populações de Melipona compressipes fasciculata Smith (Hymenoptera, Apidae), em diferentes ecossistemas do Estado do Maranhão (Brasil). 1999. 20f. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo, São Paulo, 1999.
2. BRASIL. 2000. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Legislação de Produtos Apícolas e Derivados. Instrução Normativa 11, de 20 de outubro de 2000, Regulamento técnico de identidade e qualidade do mel Disponível em: <http://www.agricultura.gov.br/> Acesso em: 31 de março de 2018.
3. BARBOSA, Jam da Silva. Avaliação físico-químicas de méis comercializados nas feiras de imperatriz. Imperatriz: UFMA, Trabalho de conclusão de curso, 2013.
4. CARVALHO, Andressa Sousa. Avaliação físico-químicas e microbiológicas de méis na cidade de Carolina, Maranhão. Imperatriz: UFMA, Trabalho de conclusão de curso, 2017.
5. AGUIAR, Nayara Nojosa; COSTA, Francisca Neide; COSTA, Maria Célia Pires. Avaliação dos parâmetros físico-químicas de méis produzidos por Apis Mellifera no município de Brejo, Marahão. São Luís, UFMA,2011.
6. SOUZA, A. M.; POPPI, R. J. Experimento didático de quimiometria para análise exploratória de óleos vegetais comestíveis por espectroscopia no infravermelho médio e análise de componentes principais: um tutorial, parte I. Quim. Nova, v. 35, n. 1, p. 223-229, 2012.
7. SOUZA, A. M. et al. Experimento didático de quimiometria para calibração multivariada na determinação de paracetamol em comprimidos comerciais utilizando espectroscopia no infravermelho próximo: um tutorial, parte II. Quim. Nova, v. 36, n. 7, p. 1057-1065, 2013.