Melhor predição linear não viciada (Blup) de valores genéticos no melhoramento de Pinus.

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

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	RESENDE, M. D. V de	pt_BR
dc.contributor.author	PRATES, D. F.	pt_BR
dc.contributor.author	JESUS, A. de	pt_BR
dc.contributor.author	YAMADA, C. K.	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. 3-22, jan./dez. 1996.	pt_BR
dc.identifier.issn	0101-1057	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/282155	pt_BR
dc.description	O presente trabalho comparou cinco procedimentos de estimação/predição de valores genéticos no melhoramento de Pinus. Em situações de dados balanceados e homogeneidade de variâncias genética e ambiental, os métodos de quadrados mínimos ordinários (OLS), quadrados mínimos generalizados (GLS), melhor predição (BP), melhor predição linear (BLP) e melhor predição linear não viciada (BLUP) se eqüivalem para efeitos de ordenamento de materiais genéticos (mas não para estimação/predição de valores genéticos e ganhos genéticos). Em qualquer situação, o método BLUP é igual ou superior aos demais. Em geral, são melhores os seguintes métodos, em ordem decrescente: BLUP, BLP, BP, GLS e OLS.	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Predicao de variaveis aleatorias	pt_BR
dc.subject	Quadrados minimos generalizados	pt_BR
dc.subject	Quadrados minimos ordinarios	pt_BR
dc.subject	Modelos lineares mistos	pt_BR
dc.subject	Prediction of random variables	pt_BR
dc.subject	Generalized least square	pt_BR
dc.subject	Ordinary least square	pt_BR
dc.subject	Mixed linear models	pt_BR
dc.title	Melhor predição linear não viciada (Blup) de valores genéticos no melhoramento de Pinus.	pt_BR
dc.type	Artigo de periódico	pt_BR
dc.date.updated	2015-02-11T11:11:11Z	pt_BR
riaa.ainfo.id	282155	pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate	2015-02-11	pt_BR
dc.contributor.institution	Resende, pesquisador Embrapa-Cnpf, Prates, academico de Estatistica da UFPR, Jesus e Yamada, academicos de Ciencia de Computacao , Setor de Ciencias Exatas, PUC_PR.	pt_BR
Appears in Collections:	Artigo em periódico indexado (CNPF)

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