Estimação de componentes de variância e predição de valores genéticos pelo método da máxima verossimilhança restrita (Reml) e melhor predição linear não viciada (Blup) em Pinus.

RESENDE, M. D. V. de; PRATES, D. F.; YAMADA, C. K.; JESUS, A. de

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Registro completo de metadados

Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.author	RESENDE, M. D. V. de	pt_BR
dc.contributor.author	PRATES, D. F.	pt_BR
dc.contributor.author	YAMADA, C. K.	pt_BR
dc.contributor.author	JESUS, A. de	pt_BR
dc.date.accessioned	2011-04-10T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.available	2011-04-10T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.created	1997-07-17	pt_BR
dc.date.issued	1996	pt_BR
dc.identifier.citation	Boletim de Pesquisa Florestal, Colombo, n. 32/33, p. 23-42, jan./dez. 1996.	pt_BR
dc.identifier.issn	0101-1057	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/282154	pt_BR
dc.description	Foram comparados três procedimentos de estimação de componentes de variância visando a predição de valores genéticos: quadrados mínimos (LS), máxima verossimilhança (ML) e máxima verossimilhança restrita (REML). A estimação pelo método ML apresentou convergência mais rápida do que pelo método REML. As herdabilidades obtidas pelos métodos ML e REML foram bastante similares e de magnitudes superiores à obtida pelo método LS. O procedimento REML, embora computacionalmente mais complicado, foi o mais preciso. A seleção e estimação de ganhos genéticos devem ser realizadas a partir do procedimento REML iteragindo nas equações de modelo misto (BLUP).	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Maxima verossimilhanca	pt_BR
dc.subject	Inferencia estatistica	pt_BR
dc.subject	Modelos mistos	pt_BR
dc.subject	Parametros geneticos	pt_BR
dc.subject	Maximum likelihood	pt_BR
dc.subject	Statistical inference	pt_BR
dc.subject	Mixed models	pt_BR
dc.subject	Genetic parameters	pt_BR
dc.title	Estimação de componentes de variância e predição de valores genéticos pelo método da máxima verossimilhança restrita (Reml) e melhor predição linear não viciada (Blup) em Pinus.	pt_BR
dc.type	Artigo de periódico	pt_BR
dc.date.updated	2015-02-11T11:11:11Z	pt_BR
riaa.ainfo.id	282154	pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate	2015-02-11	pt_BR
dc.contributor.institution	RESENDE, pesquisador Embrapa-CNPF, Prates, academico de Estatistica , Setor de Ciencias Exatas da UFPR, Yamada e Jesus, academicos de Ciencia de computacao, Setor de Ciencias Exatas, PUC-PR.	pt_BR
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (CNPF)

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