Modelagem da rentabilidade do uso da terra de pequenas ...

de elementos, onde cada par é composto de um elemento de cada grupo. Segundo Mingoti(2005):Onde,dist(Xri, Xsj) é a distância ri e jir e s dois grupos de elementos (clusters)Nr e Ns são os números de elementos dos clusters r e s(ii). Análise DiscriminanteA análise discriminante também é uma técnica que pode ser usada para classificação deelementos de uma amostra. Para a sua aplicação, é necessário que os grupos para os quaiscada elemento amostral a ser classificado já estejam predefinidos, ou seja, classificados apriori (nesse caso os grupos dos proprietários entrevistados que foram classificados com ométodo Hierárquico). Este conhecimento permite a elaboração de uma função matemática,denominada função discriminante, que é utilizada para classificar novos elementosamostrais (os demais 3498 pequenos proprietários de terra) nos grupos já existentes(Mingoti, 2005). É importante salientar que a classificação com uma função discriminante éfundamentada na teoria das probabilidades e vão muito além de distâncias matemáticas quecomumente são utilizadas em métodos de agrupamento (clustering).Uma análise discriminante é altamente sensível à presença de outliers ou valores extremosde variáveis que têm um largo impacto nas médias o que aumenta as variâncias podendoerroneamente resultar em significância estatística. Dessa forma, identificamos os outliers daamostra que foram removidos a partir dos critérios de identificação propostos por Hair et al.,(1998). Foram definidos como outliers os casos cujos valores da variável em análisedistanciam três desvios-padrão da média amostral de rentabilidade.Por meio do software SSPS 13.0 geramos nesse trabalho uma função discriminante linearapropriada para dois grupos ou conjunto de dados, tal como se segue:Y = a + b1*x1 + b2*x2 +...+bm*xmonde a é uma constante e b1,b2,...bm são um conjunto de coeficientes cujo valorrepresenta o seu grau de contribuição para a predição do grupo a que pertence.24