AGRICOLA_5

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8 No Manejo Integrado de Pragas (MIP), a escolha da estratégia de controle deve ir além da porcentagem de redução populacional. 0 Coeficiente de Variação (CV) atua como um indicador de risco operacional: um CV baixo indica que 0 método é confiável em diferentes condições de campo, enquanto um CV alto sugere resultados instáveis. 0 gestor deve equilibrar a agressividade do controle com a previsibilidade do custo-benefício. Fonte: adaptado de: ANDRADE, D. F.; OGLIARI, P.J. Estatística para as ciências agrárias e biológicas com noções de experimentação. 3. ed. Florianópolis: Editora da UFSC, 2007. Um estudo comparou três estratégias de controle de pragas na cultura da soja. Os dados consolidados após 0 período experimental foram: Método de Controle Redução Média da Praga Coeficiente de Variação (CV) Custo por Hectare A (Químico) 85% 8% R$ 120,00 B (Biológico) 70% 15% (Integrado) 80% 5% R$ 150,00 Com base nos princípios de análise estatística e gestão econômica, avalie as afirmativas a seguir: I. 0 Método A entrega 0 maior potencial de supressão da praga (85%) com uma precisão técnica considerada alta (CV abaixo de 10%). II. 0 Método B apresenta 0 menor custo inicial, porém sua maior variabilidade (CV = 15%) indica um risco maior de 0 controle não atingir 0 patamar esperado em certas áreas. III. 0 Método é 0 mais resiliente, pois apresenta a maior estabilidade de resultados (menor CV), compensando 0 maior custo de investimento através da segurança produtiva. IV. 0 planejamento agrícola deve priorizar exclusivamente 0 Método A, pois na estatística aplicada à entomologia, 0 custo por hectare é irrelevante se a redução não for máxima. É correto 0 que se afirma em: A III e IV, apenas. B e IV, apenas. I, e III, apenas. D II e III, apenas. E II, III e IV, apenas. 9 Em um estudo de regressão múltipla para determinar fatores mais determinantes na produtividade da soja, foram incluídas variáveis independentes como teor de fósforo no solo, índice pluviométrico e densidade de plantio. modelo apresentou um coeficiente de determinação (R²) de 0,48. Apesar disso, 0 pesquisador argumentou que 0 modelo ainda poderia ser útil, desde que fosse interpretado criticamente considerando outros indicadores de qualidade do ajuste e a coerência agronômica dos resultados. Fonte: adaptado de: BUSSAB, W. MORETTIN, Estatística básica. 7. ed. São Paulo: Saraiva, 2017.