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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/906555
Title: | Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa. |
Authors: | NASCIMENTO, M.![]() ![]() SILVA, F. F. e ![]() ![]() SAFADI, T. ![]() ![]() NASCIMENTO, A. C. C. ![]() ![]() FERREIRA, R. de P. ![]() ![]() CRUZ, C. D. ![]() ![]() |
Affiliation: | MOYSÉS NASCIMENTO, UFV FABYANO FONSECA E SILVA, UFV THELMA SÁFADI, UFLA ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UFV REINALDO DE PAULA FERREIRA, CPPSE COSME DAMIÃO CRUZ, UFV. |
Date Issued: | 2011 |
Citation: | Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 46, n. 1, p. 26-32, jan. 2011. |
Description: | O objetivo deste trabalho foi propor uma abordagem bayesiana do método de Eberhart & Russell para avaliar a adaptabilidade e da estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa (Medicago sativa), bem como avaliar a eficiência da utilização de distribuições a priori informativas e pouco informativas. Foram utilizados dados de um experimento em blocos ao acaso, no qual se avaliou a produção de massa de matéria seca de 92 genótipos. A metodologia bayesiana proposta foi implementada no programa livre R por meio da função MCMCregress do pacote MCMCpack. Para representar as distribuições a priori pouco informativas, utilizaram-se distribuições de probabilidade com grande variância; e, para representar distribuições a priori informativas, adotou-se o conceito de meta-análise, que se caracteriza pela utilização de informações provenientes de trabalhos anteriores. A comparação entre as distribuições a priori foi realizada por meio do fator de Bayes, com a função BayesFactor do pacote MCMCpack, que indicou a priori informativa como a mais adequada nas condições deste estudo. |
Thesagro: | Medicago Sativa |
Keywords: | Fator de Bayes MCMC Priori informativa Interação genótipo x ambiente |
DOI: | https://doi.org/10.1590/S0100-204X2011000100004 |
Type of Material: | Artigo de periódico |
Access: | openAccess |
Appears in Collections: | Artigo em periódico indexado (CPPSE)![]() ![]() |
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