Métodos estatísticos ótimos na análise de experimentos de campo no melhoramento de plantas.

RESENDE, M. D. V. de

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.author	RESENDE, M. D. V. de	pt_BR
dc.date.accessioned	2017-07-18T23:52:44Z	-
dc.date.available	2017-07-18T23:52:44Z	-
dc.date.created	2005-08-08	pt_BR
dc.date.issued	2005	pt_BR
dc.identifier.citation	In: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 50.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 11., 2005, Londrina. Reunião... [S.l.]: The International Biometric Society, [2005]. 1 CD-ROM. Conferência C13.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/311329	pt_BR
dc.description	Este trabalho tem como objetivo apontar alguns procedimentos ótimos de análise estatística de dados advindos de experimentos de campo. Inúmeros procedimentos estatísticos existem para esta finalidade mas muitos deles não são ótimos para uso de forma generalizada. Muitas vezes o usuário aplica, ao mesmo conjunto de dados experimentais, um grande número de métodos disponíveis sem se atentar para a escolha do procedimento que é ótimo por concepção. Assim, são apontados aqui procedimentos ótimos especialmente relacionados ao melhoramento genético, enfatizando-se os métodos BLUP e IME para a predição de valores genéticos; REML para a estimação de componentes de variância; modelos fator analíticos multiplicativos mistos (FAMM) para a análise de múltiplos experimentos e da divergência genética, adaptabilidade e estabilidade genotípica; média harmônica da performance relativa dos valores genéticos (MHPRVG) para inferência simultânea sobre produtividade, estabilidade e adaptabilidade; modelos autoregressivos separáveis de primeira ordem em duas dimensões (linha e coluna) para análise espacial de experimentos (AR1 x AR1); modelos de competição genotípica para contemplar a interferência entre tratamentos; modelo auto-regressivo com variâncias heterogêneas (ARH) ou modelo ante-dependência estruturado (SAD) para análise de medidas repetidas com correlações de magnitudes decrescentes com o aumento da distância entre medições; modelos para estudos de QTL envolvendo simultaneamente os efeitos dos QTL marcados, dos QTL não marcados, da dependência espacial e da competição entre genótipos. Grande parte do material apresentado aqui baseia-se no trabalho de Resende (2004).	pt_BR
dc.format	1 CD-ROM.	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Experimentação	pt_BR
dc.subject	Melhoramento genético	pt_BR
dc.title	Métodos estatísticos ótimos na análise de experimentos de campo no melhoramento de plantas.	pt_BR
dc.type	Parte de livro	pt_BR
dc.date.updated	2017-07-18T23:52:44Z	pt_BR
dc.subject.thesagro	Análise Estatística	pt_BR
dc.subject.thesagro	Método	pt_BR
dc.description.notes	RBRAS. SEAGRO.	pt_BR
riaa.ainfo.id	311329	pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate	2017-07-18	pt_BR
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPF)

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