Use of multivariate statistical methods for classification of olive oil

Autores

  • Moacyr Cunha Filho Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE
  • Renisson Neponuceno Araujo Filho Universidade Federal do Tocantins - UFT, Curso de engenharia florestal
  • Ana Luiza Xavier Cunha Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE
  • Victor Casimiro Piscoya Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE
  • Guilherme Rocha Moreira Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE
  • Iloane dos Santos Lima Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE
  • Ronaldo Dionísio da Silva Instituto Federal de Pernambuco - IFPE
  • Rejane Magalhães de Mendonça Pimentel Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE
  • Dayane de Souza Lima Universidade Federal do Tocantins-UFT
  • Josue Luiz Marinho Junior Universidade Federal do Tocantins-UFT
  • Ricardo Oliveira Silva Universidade Federal de Pernambuco – UFPE
  • Tatijana Stosic
  • Milton Marques Fernandes
  • João Lucas Aires Dias

DOI:

https://doi.org/10.24221/jeap.6.1.2021.2815.035-043

Resumo

Multivariate statistical methods can contribute significantly to classification studies of extra virgin and common olive oil groups. Therefore, nuclear magnetic resonance (NMR) was used to discriminate olive oil samples, multivariate statistical techniques Principal Component Analysis - PCA, Fuzzy Cluster, Silhouette Validation Method to describe and classify. The groups' distinction into organic and common was observed by applying the non-hierarchical Fuzzy grouping with a distinction between the two groups with a 65% confidence interval. The validation was performed by the silhouette index that presented S (i) of 0.73, which showed that the adopted grouping presented adequate strength and distinction criterion. However, PCA only analyzed the behaviors of data from extra virgin olive oil. Thus, the Fuzzy clustering method was the most suitable for classifying extra virgin olive oil.

Biografia do Autor

Moacyr Cunha Filho, Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE

Professor doutor do Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada

Renisson Neponuceno Araujo Filho, Universidade Federal do Tocantins - UFT, Curso de engenharia florestal

Professor doutor do curso de engenharia florestal e Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais e Ambientais.

Ana Luiza Xavier Cunha, Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE

Mestranda Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola

Victor Casimiro Piscoya, Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE

Professor doutor do Programa de Pós-graduação em Engenharia Ambiental.

Guilherme Rocha Moreira, Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE

Professor doutor do Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada.

Iloane dos Santos Lima, Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE

Mestranda do Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada

Ronaldo Dionísio da Silva, Instituto Federal de Pernambuco - IFPE

Professor doutor do Curso de Agronomia.

Rejane Magalhães de Mendonça Pimentel, Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE

Professora doutora do Departamento de Biologia.

Dayane de Souza Lima, Universidade Federal do Tocantins-UFT

Mestrando do Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais e Ambientais.

Josue Luiz Marinho Junior, Universidade Federal do Tocantins-UFT

Mestrando do Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais e Ambientais.

Ricardo Oliveira Silva, Universidade Federal de Pernambuco – UFPE

Professor Doutor, Departamento de Química Fundamental

Tatijana Stosic

Professora Doutora do Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada

Milton Marques Fernandes

Prof. Dr. Departamento de Ciências Florestais

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Publicado

2021-02-11