Em meio a irreparável crise ética que esse país vive, é gratificante ver trabalho tão profissional num agronegócio ainda cheio de aventureiros e especuladores.
Mas é importante ter um certo critério na avaliação dos resultados encontrados e apresentados. Principalmente no que diz respeito à possibilidade de haver qualquer tipo de correlação efetiva entre a variável (R$/ha) e todas as outras variáveis analisadas. Isto porque, o coeficiente de determinação (R2) apresentado por todos os estudos são expressivamente baixos e insignificantes, indicando que as variáveis inseridas no estudo conseguem explicar muito pouco ou quase nada, sob o ponto de vista estatístico, da variação da variável de interesse (R$/ha).
Destaco que os maiores níveis de R2 encontrados foram de 35,66% e 33,99% para as variáveis Produção @/cab/ano e Produção @/ha/ano respectivamente o que, estatísticamente, também são baixos o suficientes para serem irrelevantes.
Para serem estatísticamente significativas as correlações entre as variáveis estudadas, os coeficientes de determinação (R2), que são originários do coeficiente de correlação existente entre tais variáveis, deveria, como padrão, estar situado em patamares superiores a 80,0%.
Portanto, os resultados apresentados são aparentemente frutos do acaso, onde nenhuma das variáveis presentes no estudo (Rebanho/cab; Área em ha; Valor da Venda; Pluviometria; Saturação de Base; R$ Maquinas por Patrimônio em Rebanho e Maquinas; Custeio em R$/cab/ano; Ágio Pago; Produção em @ por cab/ano; e finalmente, Produção em @ por ha/ano) demonstrou ter alguma influência, dentro de padrões estatisticamente significativos, na explicação da variação apresentada pela variável Resultado por Hectare (R$/ha).
Se não explicam nada a respeito da variação da variável Resultado por Hectare, então, qual deverá ser a importância efetiva dessas vaiáveis que leve o gestor a acompanhar o desempenho das mesmas e utilizá-las para comparação com os resultados de outros empreendimento que, certamente, apresentam particularidades distintas?
Entendemos como obrigação de todos nós o esforço para levarmos a pecuária brasileira para a condição que ela merece. Apesar de todos os problemas, temos muita gente boa e bem intencionada (técnicos e pecuaristas) pelo Brasil, e é muito gratificante ver o papel de um veículo de comunicação como o Beefpoint ajudando a integrar essas pessoas.
Parabéns aos técnicos da Exagro pela apresentação.
Trabalho com várias propriedades de pécuária leiteira e de corte com ferrramentas e análises de indices semelhantes e concordo plenamente com a Exagro, a produtividade por animal esta altamente ligada a lucratividade do sistema, assim como a eficiencia comercial do proprietário ou encarregado. E a questão da boa gestão , baseada em técnicas simples mas eficientes dão bem mais resultados que novas tecnologias, principalmente com os funcionários capacitados e comprometidos com o sistema.
Você foi direto ao ponto, essa é a questão que muitas vezes deixa os gestores em dúvida sobre qual decisão tomar.
É devido ao baixo preço do boi que não consegui atingir o resultado desejado?
Não alcanço tal resultado porque minha fazenda é pequena! Porque meu rebanho é pequeno!
Será que os meus resultados são baixos porque não tenho escala?
Os gráficos que apresentam baixos coeficientes de determinação mostram que estas variáveis, para esta amostra analisada, não são determinantes de sucesso ou insucesso, e são variáveis sobre as quais se dedica grande atenção e discussão por isso estão sendo apresentados.
Quanto ao coeficiente de determinação, este ficou nos gráficos porque foi utilizado na regressão que ajuda na construção da linha de tendência.
A correlação, é a raiz quadrada do coeficiente de determinação, sendo assim, teremos coeficientes de correlação de 59,71% e 58,30% para produção de arrobas por cabeça e produção por área respectivamente.
Apesar de serem estas correlações MODERADAS, a quantidade de variáveis que influencia no resultado é grande, logo, estas correlações moderadas e que se confirmam nas versões anteriores do estudo, nos indicam que merecem grande atenção por parte dos gestores.
Aceito integralmente os argumentos técnicos de que o coeficiente de determinação é resultado da exponenciação do coeficiente de correlação. Perfeito.
O aspecto importante do seu estudo é que quando você realiza a regressão entre as variáveis independentes e a variável dependente (resultado por hectare), duas a duas, elas indicam que estas variáveis, isoladamente, explicam muito pouco da variação apresentada pela variável de interesse (resultado/ha).
Outro aspecto importante é que os gráficos apresentam a posição, com relação a cada uma das variáveis apresentadas, do posicionamento individual de todas as empresas com as quais você trabalha e calcula tais resultados, portanto, não tendo nada a ver especificamente com a amostra analisada em si. A amostra, em suma, representa somente mais uma observação no estudo.
Somado a isto, continuo afirmando que, tecnicamente, correlações abaixo de 0,75 ou 75,0% não são estatisticamente significativas por mais que se queira afirmar o contrário. O que pode estar ocorrendo é que certamente deve existir alguma interação entre as variáveis independentes analisadas o que, mediante uma múltipla regressão, poderia, talvez, elevar estes coeficientes.
Mas em suma, tudo isso é muito interessante e a discussão desses assuntos técnicos é que se transformam no grande desafio da busca das ferramentas certas na avaliação de resultados em uma empresa rural.
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Em meio a irreparável crise ética que esse país vive, é gratificante ver trabalho tão profissional num agronegócio ainda cheio de aventureiros e especuladores.
Eu não conhecia a Exagro – parabéns!
Muito interessante o trabalho.
Mas é importante ter um certo critério na avaliação dos resultados encontrados e apresentados. Principalmente no que diz respeito à possibilidade de haver qualquer tipo de correlação efetiva entre a variável (R$/ha) e todas as outras variáveis analisadas. Isto porque, o coeficiente de determinação (R2) apresentado por todos os estudos são expressivamente baixos e insignificantes, indicando que as variáveis inseridas no estudo conseguem explicar muito pouco ou quase nada, sob o ponto de vista estatístico, da variação da variável de interesse (R$/ha).
Destaco que os maiores níveis de R2 encontrados foram de 35,66% e 33,99% para as variáveis Produção @/cab/ano e Produção @/ha/ano respectivamente o que, estatísticamente, também são baixos o suficientes para serem irrelevantes.
Para serem estatísticamente significativas as correlações entre as variáveis estudadas, os coeficientes de determinação (R2), que são originários do coeficiente de correlação existente entre tais variáveis, deveria, como padrão, estar situado em patamares superiores a 80,0%.
Portanto, os resultados apresentados são aparentemente frutos do acaso, onde nenhuma das variáveis presentes no estudo (Rebanho/cab; Área em ha; Valor da Venda; Pluviometria; Saturação de Base; R$ Maquinas por Patrimônio em Rebanho e Maquinas; Custeio em R$/cab/ano; Ágio Pago; Produção em @ por cab/ano; e finalmente, Produção em @ por ha/ano) demonstrou ter alguma influência, dentro de padrões estatisticamente significativos, na explicação da variação apresentada pela variável Resultado por Hectare (R$/ha).
Se não explicam nada a respeito da variação da variável Resultado por Hectare, então, qual deverá ser a importância efetiva dessas vaiáveis que leve o gestor a acompanhar o desempenho das mesmas e utilizá-las para comparação com os resultados de outros empreendimento que, certamente, apresentam particularidades distintas?
Obrigado, Luiz!
Entendemos como obrigação de todos nós o esforço para levarmos a pecuária brasileira para a condição que ela merece. Apesar de todos os problemas, temos muita gente boa e bem intencionada (técnicos e pecuaristas) pelo Brasil, e é muito gratificante ver o papel de um veículo de comunicação como o Beefpoint ajudando a integrar essas pessoas.
Grande abraço.
Parabéns aos técnicos da Exagro pela apresentação.
Trabalho com várias propriedades de pécuária leiteira e de corte com ferrramentas e análises de indices semelhantes e concordo plenamente com a Exagro, a produtividade por animal esta altamente ligada a lucratividade do sistema, assim como a eficiencia comercial do proprietário ou encarregado. E a questão da boa gestão , baseada em técnicas simples mas eficientes dão bem mais resultados que novas tecnologias, principalmente com os funcionários capacitados e comprometidos com o sistema.
Mais uma vez o merecido parabéns.
Adilson
Prezado Walter Magalhães Junior,
Você foi direto ao ponto, essa é a questão que muitas vezes deixa os gestores em dúvida sobre qual decisão tomar.
É devido ao baixo preço do boi que não consegui atingir o resultado desejado?
Não alcanço tal resultado porque minha fazenda é pequena! Porque meu rebanho é pequeno!
Será que os meus resultados são baixos porque não tenho escala?
Os gráficos que apresentam baixos coeficientes de determinação mostram que estas variáveis, para esta amostra analisada, não são determinantes de sucesso ou insucesso, e são variáveis sobre as quais se dedica grande atenção e discussão por isso estão sendo apresentados.
Quanto ao coeficiente de determinação, este ficou nos gráficos porque foi utilizado na regressão que ajuda na construção da linha de tendência.
A correlação, é a raiz quadrada do coeficiente de determinação, sendo assim, teremos coeficientes de correlação de 59,71% e 58,30% para produção de arrobas por cabeça e produção por área respectivamente.
Apesar de serem estas correlações MODERADAS, a quantidade de variáveis que influencia no resultado é grande, logo, estas correlações moderadas e que se confirmam nas versões anteriores do estudo, nos indicam que merecem grande atenção por parte dos gestores.
Mario
Aceito integralmente os argumentos técnicos de que o coeficiente de determinação é resultado da exponenciação do coeficiente de correlação. Perfeito.
O aspecto importante do seu estudo é que quando você realiza a regressão entre as variáveis independentes e a variável dependente (resultado por hectare), duas a duas, elas indicam que estas variáveis, isoladamente, explicam muito pouco da variação apresentada pela variável de interesse (resultado/ha).
Outro aspecto importante é que os gráficos apresentam a posição, com relação a cada uma das variáveis apresentadas, do posicionamento individual de todas as empresas com as quais você trabalha e calcula tais resultados, portanto, não tendo nada a ver especificamente com a amostra analisada em si. A amostra, em suma, representa somente mais uma observação no estudo.
Somado a isto, continuo afirmando que, tecnicamente, correlações abaixo de 0,75 ou 75,0% não são estatisticamente significativas por mais que se queira afirmar o contrário. O que pode estar ocorrendo é que certamente deve existir alguma interação entre as variáveis independentes analisadas o que, mediante uma múltipla regressão, poderia, talvez, elevar estes coeficientes.
Mas em suma, tudo isso é muito interessante e a discussão desses assuntos técnicos é que se transformam no grande desafio da busca das ferramentas certas na avaliação de resultados em uma empresa rural.
Desafiadora a alternativa empregada.